Visual-Semantic Embedding 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/visual-semantic-embedding 1. 项目目录结构及介绍
visual-semantic-embedding/
├── datasets.py
├── demo.py
├── evaluation.py
├── homogeneous_data.py
├── layers.py
├── model.py
├── optim.py
├── README.md
├── tools.py
├── train.py
├── utils.py
└── vocab.py
目录结构说明
datasets.py: 处理数据集的脚本，包括加载和预处理数据。demo.py: 用于演示如何使用预训练模型对自定义图像进行嵌入和生成描述的脚本。evaluation.py: 用于评估模型性能的脚本。homogeneous_data.py: 处理同质数据的脚本。layers.py: 定义神经网络层的脚本。model.py: 定义模型的脚本，包括图像和句子的嵌入模型。optim.py: 定义优化器的脚本。README.md: 项目的说明文档。tools.py: 包含一些实用工具函数，如编码图像和句子。train.py: 用于训练模型的脚本。utils.py: 包含一些辅助函数。vocab.py: 处理词汇表的脚本。
2. 项目启动文件介绍
train.py
train.py 是项目的启动文件，用于训练视觉-语义嵌入模型。它包含了训练模型的主要逻辑和参数配置。
主要功能
- 加载数据集
- 定义模型结构
- 配置训练参数
- 执行训练过程
使用方法
import train
train.trainer()
demo.py
demo.py 是用于演示如何使用预训练模型对自定义图像进行嵌入和生成描述的脚本。
主要功能
- 加载预训练模型
- 对图像进行嵌入
- 生成图像描述
使用方法
import demo
tools, datasets = demo.build_convnet()
model = tools.load_model()
train = datasets.load_dataset('coco', load_train=True)[0]
vectors = tools.encode_sentences(model, train[0], verbose=False)
demo.retrieve_captions(model, net, train[0], vectors, 'image.jpg', k=5)
3. 项目的配置文件介绍
train.py 中的配置参数
在 train.py 中，可以通过修改以下参数来配置训练过程：
data: 指定训练数据集（如f8k,f30k,coco）。margin: 用于计算成对排序损失的边际值，应在 0 到 1 之间。dim: 学习到的嵌入空间的维度（也是 RNN 状态的大小）。dim_image: 图像特征的维度，对于 VGG 模型为 4096。dim_word: 学习到的词嵌入的维度。ncon: 计算损失时使用的对比（负）样本数量。encoder: 编码器类型，可以是gru或bow。max_epochs: 训练的轮数。dispFreq: 显示训练进度的频率。decay_c: 权重衰减超参数。grad_clip: 梯度裁剪的阈值。maxlen_w: 忽略长度超过此值的句子。optimizer: 优化方法，目前仅支持adam。batch_size: 批量大小。saveto: 保存模型的路径。validFreq: 在开发集上评估模型的频率。reload_: 是否重新加载之前训练的模型。
demo.py 中的配置参数
在 demo.py 中，可以通过修改以下参数来配置演示过程：
model.py: 指定预训练模型的路径。demo.py: 指定 VGG-19 模型参数的路径。
通过这些配置，可以灵活地调整训练和演示过程，以适应不同的需求和环境。