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利用TensorFlow生成图像标题

图像标题生成器模型结合了计算机视觉和机器翻译的最新进展,利用神经网络生成现实的 图像标题。神经图像标题模型被训练,以最大限度地产生给定输入图像的字幕的可能性。并且可以用来生成新的图像描述。...您还需要下载图像嵌入和图片说明,用于Flickr30k数据集。下载链接也提供在GitHub   repo上。 现在,让我们开始吧! 图像标题生成器模型 ?...现在我们有了一个图像表示,我们需要我们的模型来学习将其解码成一个可以理解的标题。...由于LSTM单元期望将256维文本特性作为输入,我们需要将图像表示转换为用于目标标题的表示。为此,我们利用另一个嵌入层,学习将4,096维图像特征映射到256维文本特征的空间中。...然而,在静态图像中,嵌入我们的标题生成器将侧重于我们的图像的特征,这对图像分类很有用,不一定对标题生成有用。

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从图像到语言:图像标题生成与描述

1、图像简单标题生成与描述 对图像中的视觉内容进行归纳和总结,并使用合适的词汇与合理的语法结构将其重新组织并表达出来,是图像标题生成与描述的主要研究内容。...1. 2. 3 面向优化策略的图像描述 与人类的学习过程一样,图像描述模型同样需要对其中的参数进行充分训练和优化,使其模型函数逼近于训练数据的整体分布,而在测试时则只需将数据代入模型,并给出相应结果。...而在图像描述中,不仅需要分析情感,还需要在如何选择合适的词汇、风格及与其他视觉对象的关系等方面进行研究,将情感与事实有机地融合在一起,形成更具吸引力的图像标题与描述。...因此,在具体评判时,一般需要结合多个指标,从不同侧面对句子质量进行综合评价。...4. 2 、图像标题生成与描述数据集 4. 2. 1 、图像简单描述数据集及模型性能 针对图像标题生成与描述,目前已有多个面向不同任务的常用数据集。

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    使用神经网络为图像生成标题

    在我们的例子中,由于标题可以是可变长度的,所以我们首先需要指定每个标题的开始和结束。我们看看-是什么意思 ? 首先,我们将把和添加到数据集中的每个标题中。...在此之后,我们需要找到词汇表的长度和最长标题的长度。让我们看看这两种方法在创建模型时的重要性。 词汇长度:词汇长度基本上是我们语料库中唯一单词的数量。...此外,输出层中的神经元将等于词汇表长度+ 1(+ 1表示由于填充序列而产生的额外空白),因为在每次迭代时,我们需要模型从语料库中生成一个新单词。...对于任何一幅新图像(必须与训练中使用的图像相似),我们的模型将根据它在训练相似的图像和字幕集时获得的知识生成标题。...,我们首先需要将一幅图像转换为与训练数据集(18432)图像相同维数的numpy数组,并使用作为模型的输入。

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    使用Map时,需要考虑什么

    在确认要使用Map后,便需要考虑使用哪种Map。通常最先想到,也最常用的是HashMap。但需要注意两个地方,是否对线程安全、有序性有要求。...如果存在并发写入的情况,就需要使用线程安全的ConcurrentHashMap。 有序性: 如果是想按Key进行排序,就应该使用TreeMap。...确定了Map的类型,最后会考虑的是,是否需要指定初始化大小。...在使用HashMap、ConcurrentHashMap和LinkedHashMap时,如果我们能预先知道存放元素的数量,则可以根据下面的公式计算出初始化大小并传入构造函数中,从而避免不必要的扩容。...以上就是笔者目前在使用Map时,会去考虑的一些事项,还有什么需要考虑的,欢迎留言讨论。

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    织梦调用出来的文章标题如果超过限制字数时在标题后面加省略号

    在织梦建站仿站过程中也许很多人会遇到这样的情况,列表标题文字太长了,想截取文字长度,同时在标题后面加省略号......,提示性的符号,这样比较友好,今天就和大家说下 DEDE 标题长截取加省略号,修改l的方法: {dede:arclist titlelen='50' row='10'}     标题在 dede 中加了加粗属性,大家查看网页源代码 文章标题测试演示说明 就会发现是多出一个 标签,上面的截取方法截取的时候就会把加粗生成的...strong 标签算进字符数内,输出的标题格式可能就会是 文章标题测试演示说明</……的形式,今天的重点是以下是解决办法: {dede:arclist titlelen='...cn_substr(Html2text("@me"),30)."..." : "@me" ) ' /] {/dede:arclist} 在这里多说一句就是必须要有标题长度的限制字段

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    如何在使用 Flutter时切换应用时隐藏应用预览

    当您的应用显示敏感数据时,这是一项重要功能。 如果您要显示敏感数据,例如。钱包金额,或者只是当登录表单显示插入的密码清晰时(想想眼睛图标..),当您不在应用程序中时,您必须隐藏敏感数据。...因此,请继续了解当您从一个应用切换到另一个应用时如何隐藏应用预览。 开始使用 现在,让我们开始编码吧! 创建一个新的基本 Flutter 应用程序。(我想你知道该怎么做^^)。...我们只需要将MainActivity.kt更新到您的 android 原生项目中,只需在****onCreate方法中添加一行代码。...但最重要的是,启用本文的客观功能,即在我们切换应用时隐藏预览应用。 现在您可以返回到 Flutter 项目并在 Android 设备/模拟器上运行该应用程序。...毕竟,即使在桌面操作系统上,也有带有应用预览和其他一切的“应用切换器”。 好的,今天的文章就和大家分享到这儿。

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    谷歌6小时光速设计芯片?别被标题党骗了

    谷歌工作介绍 标题 Superhuman floorplans for microchips/在芯片布局任务中超越人类 标题部分其实谷歌就已经告诉大家了,我们的研究集中在芯片布局这个任务 摘要 ❝❝ A...媒体的标题是 ❝❝ 人类需要几个月才能设计出的芯片,谷歌的人工智能在不到六个小时的时间内设计出来。...,谷歌并没有涉足,这些步骤的时间比后端所需要的时间可能会更加长,从半年到两三年不等。...强化学习系统需要精心设计的奖励,谷歌的·布局规划系统的奖励设计为“线长、拥塞和密度的加权总和”。 值得注意的是,系统中使用的深度神经网络是使用监督学习开发的。...但是,媒体现在宣传的神经网络几个小时就能实现芯片设计,就是标题党,外行的总结,希望各位不要被这种观点迷惑了。 END

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    应用深度学习时需要思考的问题

    对于有监督类型,需要处理多少个标记?如果你要精确处理,那么就需要更多的标记,但这意味着需要更多的计算密度。例如,ImageNet的训练数据集有1000个分类,Iris的数据集只有3个分类。...如果你有大量的数据,你需要选择一个明智的batch size。 需要处理多少个特征值?你需要更多的内存来处理的更多的特征值。...在医学图像分析领域,需要分析的像素将会达到1400万像素。 同一个问题的另一面:如何架构特征值?...所以你需要在这之前就要问自己到底是要使用Spark、AWS或者Hadpoop等其他平台。...原文标题:Questions to Ask When Applying Deep Learning 原文链接: http://deeplearning4j.org/questions.html(编译/Jason

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