图像字幕生成：基于Pytorch的实现

简介：
本项目采用Pytorch框架实现先进的图像字幕生成技术，结合深度学习模型自动为图片添加描述性文本，旨在提升视觉内容的理解与交流。 该项目使用Pytorch编写，并基于论文进行开发，但可能与原论文存在一些差异。项目采用ResNet101模型来提取特征，并提供了预训练的模型供用户检查。 数据集包括2017 Val图像（5K/1GB）和注释文件（241MB）。请查看make_vocab.py和data_loader.py以了解细节，其中vocab.pickle是一个pickle文件，包含了所有用于生成描述词的单词。coco_ids.npy则存储了需要使用的图片ID。 在使用项目前，请确保正确设置路径和其他必要的配置信息，并执行prerocess_idx函数进行预处理工作。用户可以运行源代码并尝试自己的示例以获取结果。 环境要求为Python 3.8.5，Torch 1.7.1及CUDA 11.0。训练时，请按照以下步骤操作：进入src目录后执行`python train.py`开始训练；测试阶段则通过运行`python sample.py`来实现。实验结果显示，在特定时期（例如第100期）的说明文字为：“一名妇女在手提箱中手持一只泰迪熊”。