Github链接:https://github.com/tylin/coco-caption


Ubuntu版本信息

  • Linux内核版本号:Linux version 4.15.0-51-generic (buildd@lgw01-amd64-031)
  • gcc编译器版本号:gcc version 5.4.0
  • Ubuntu版本号:Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.10

tylin/coco-caption环境配置

   

   安装完毕后,重启终端,创建一个新的Python环境(python=2.7)。

   

   进入新环境 coco-caption,使用pip安装依赖包matplotlib,scikit-image等。

  conda activate coco-caption

  conda list

  pip install matplotlib

  pip install scikit-image

  conda list
  • 下载并解压 jdk-8u211-linux-x64.tar.gz。
  cd Downloads/

  ls

  tar -xzvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz

   搭建 jdk1.8 运行环境。

   

   使刚刚设置的环境变量立即生效,并测试环境变量配置是否正确。

  source /etc/profile

  java -version
  • 下载并解压 coco-caption-master.zip。
  unzip coco-caption-master.zip

   进入“~/Downloads/coco-caption-master/”目录,运行 get_stanford_models.sh 文件。

  cd coco-caption-master/

  ./get_stanford_models.sh

   在 coco-caption 环境中,使用pip安装jupyter notebook。

  conda activate coco-caption

  pip install jupyter notebook

   在 coco-caption 环境中,输入jupyter notebook,选择cocoEvalCapDemo.ipynb。

   点击“Kernel -> Restart & Run All”,Cell [1] ~ [5]能够正常运行。如果需要Cell [6]显示图片,需要下载MSCOCO 2014 val2014图片,放在对应的目录下。

   


/coco-caption-master/results目录下文件的解释

  • captions_val2014_fakecap_results.json:该文件内保存了1000例评价样本的“image_id”和“caption”。

   

   

  • captions_val2014_fakecap_eval.json:该文件内保存了最终的评价结果。

   

  • captions_val2014_fakecap_evalImgs.json:该文件内保存了1000例评价样本的评价信息。

   

   


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