图像标注：如何用 CNN 和 Transformer 实现？

人工智能

2022-11-19 04:21:14

图像标注：让计算机用语言图片

探索图像标注的神奇世界

图像标注是一门交叉学科，将计算机视觉和自然语言处理无缝融合，允许计算机将图片自动转换为文本。这种能力在各种应用中都有着广泛的应用，从社交媒体上的图片搜索到辅助视障人士。

CNN 和 Transformer 的完美结合

在图像标注中，卷积神经网络 (CNN) 充当图像分析器，提取图像的关键特征。这些特征 затем由 Transformer，一种先进的语言模型，转换为自然语言。

图像标注的实际应用

图像标注在我们的日常生活中有着广泛的应用：

社交媒体和在线搜索： 为图片自动生成描述，使图像搜索更加高效。
辅助视障人士： 为图像提供文本描述，帮助视障人士“看到”图片。
医疗诊断： 辅助医学图像的分析，如 X 射线和 MRI。
电子商务： 为产品图像生成详细的描述，增强在线购物体验。

示例代码

为了让您深入了解图像标注的实际应用，我们提供了一个使用 PyTorch 框架的示例代码。这个代码展示了如何使用 CNN 和 Transformer 将图像转换为文本

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence
from transformers import BertTokenizer, BertForImageCaptioning

# 加载图像
image = Image.open("image.jpg")

# 预处理图像
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image = preprocess(image).unsqueeze(0)

# 加载模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForImageCaptioning.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 将图像输入 CNN
with torch.no_grad():
    features = model.bert.encoder(model.bert.embeddings(image))

# 将图像特征输入 Transformer
input_ids = tokenizer.encode("bos", return_tensors="pt")
outputs = model.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, features=features)

# 解码输出
caption = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)