深度學(xué)習(xí) 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書 實(shí)驗(yàn)8：基于CNN-Transformer的圖像描述實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書

實(shí)驗(yàn)四：基于CNN-Transformer的圖像描述 實(shí)驗(yàn)8：基于CNN-Transformer的圖像描述實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫鈭D像描述生成任務(wù)的基本概念和挑戰(zhàn)。熟悉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Transformer模型的原理和應(yīng)用。學(xué)習(xí)如何將CNN和Transformer模型相結(jié)合，以提取圖像特征并生成與圖像內(nèi)容相關(guān)的自然語言描述。掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，包括圖像處理和文本處理，以準(zhǔn)備適合模型輸入的數(shù)據(jù)集。學(xué)習(xí)如何構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)估基于CNN-Transformers的圖像描述生成模型。實(shí)驗(yàn)要求安裝深度學(xué)習(xí)框架PyTorch或TensorFlow，配置和搭建CNN和Transformer模型所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。構(gòu)建CNN模型作為圖像特征提取器，并加載預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重。構(gòu)建Transformer模型作為圖像描述生成器，并將CNN模型的輸出作為輸入（或其他）。使用MSCOCO或其他合適的圖像描述數(shù)據(jù)集，確保圖像和描述文本之間具有對(duì)應(yīng)關(guān)系。同時(shí)完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括使用圖像處理庫對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，例如調(diào)整大小、裁剪或填充圖像；對(duì)描述文本進(jìn)行文本處理，例如分詞、去除停用詞、構(gòu)建詞匯表等。數(shù)據(jù)集應(yīng)包含訓(xùn)練集和測(cè)試集，并按照一定比例進(jìn)行劃分。提供評(píng)估指標(biāo)的數(shù)值，包括BLEU-1、BLEU-4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr等，本實(shí)驗(yàn)對(duì)指標(biāo)數(shù)值不做要求。如果選擇做此實(shí)驗(yàn)作業(yè)，按規(guī)定時(shí)間在課程網(wǎng)站提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告、代碼以及PPT。實(shí)驗(yàn)原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。它通過一系列卷積層和池化層，有效地提取圖像的局部特征和全局特征。在圖像描述生成任務(wù)中，我們可以使用預(yù)訓(xùn)練的CNN模型，如VGGNet、ResNet等，作為圖像特征提取器。通過將圖像輸入CNN模型，可以獲得圖像的高級(jí)特征表示。如圖1所示。圖1CNN大致結(jié)構(gòu)Transformer模型：Transformer模型是一種基于自注意力機(jī)制的序列建模模型，最初提出用于機(jī)器翻譯任務(wù)。它的核心是自注意力機(jī)制，能夠在序列中建立全局的依賴關(guān)系。Transformer模型由多個(gè)編碼器層和解碼器層組成，其中編碼器負(fù)責(zé)將輸入序列編碼為上下文感知的表示，解碼器則根據(jù)編碼器的輸出和先前生成的標(biāo)記來生成下一個(gè)標(biāo)記。在圖像描述生成中，我們可以將Transformer模型應(yīng)用于從圖像特征到描述文本的映射。如圖2所示。圖2Transformer的結(jié)構(gòu)CNN-Transformers模型：CNN-Transformers模型將CNN和Transformer模型結(jié)合起來，用于圖像描述生成任務(wù)。首先，通過CNN模型對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取，得到圖像的高級(jí)特征表示。然后，將這些特征表示輸入到Transformer模型中，通過自注意力機(jī)制和逐層處理，將圖像特征映射到對(duì)應(yīng)的描述文本；最終，模型根據(jù)圖像內(nèi)容生成自然語言描述。如圖3所示。圖3：CNN-Transformers模型結(jié)構(gòu)（M2Transformer）在實(shí)驗(yàn)中，需要對(duì)圖像和描述文本進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)于圖像，常見的預(yù)處理操作包括調(diào)整大小、裁剪或填充圖像，以確保輸入CNN模型的圖像具有一致的大小。對(duì)于描述文本，可以進(jìn)行分詞、去除停用詞、構(gòu)建詞匯表等操作，以便模型能夠理解和處理文本數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)所用工具及數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch：PyTorch是一個(gè)廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)的開源框架，提供了靈活的張量操作和自動(dòng)求導(dǎo)功能，適合構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。TensorFlow：TensorFlow是另一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，提供了強(qiáng)大的張量計(jì)算和高級(jí)建模工具，支持分布式訓(xùn)練和部署。數(shù)據(jù)集（以MSCOCO為例）：MSCOCO（MicrosoftCommonObjectsinContext）是一個(gè)廣泛使用的圖像描述數(shù)據(jù)集，由微軟公司創(chuàng)建和維護(hù)。該數(shù)據(jù)集旨在為圖像理解和圖像生成任務(wù)提供豐富的圖像和對(duì)應(yīng)的描述文本。MSCOCO數(shù)據(jù)集的主要特點(diǎn)如下：數(shù)據(jù)規(guī)模：MSCOCO數(shù)據(jù)集是一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，包含超過120,000張圖像。這些圖像涵蓋了多個(gè)場(chǎng)景和對(duì)象類別，包括人物、動(dòng)物、自然風(fēng)景、日常物品等。圖像和文本對(duì)應(yīng)：每張圖像都有多個(gè)人工描述文本，每個(gè)文本描述約有5至40個(gè)單詞。這些描述旨在準(zhǔn)確而詳細(xì)地描述圖像中的內(nèi)容，提供了對(duì)圖像語義的豐富理解。多樣性和復(fù)雜性：MSCOCO數(shù)據(jù)集中的圖像涵蓋了多樣化和復(fù)雜化的場(chǎng)景，包括多個(gè)對(duì)象的場(chǎng)景、遮擋、不同視角和光照條件等。這使得該數(shù)據(jù)集對(duì)于訓(xùn)練和評(píng)估復(fù)雜的圖像理解和生成模型很有挑戰(zhàn)性。標(biāo)注質(zhì)量：MSCOCO數(shù)據(jù)集的圖像和描述文本都經(jīng)過了仔細(xì)的人工標(biāo)注，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。每個(gè)描述都是由多個(gè)標(biāo)注者獨(dú)立編寫的，以提供多樣化和客觀性。圖像結(jié)構(gòu)：MSCOCO數(shù)據(jù)集由一組圖像組成，每個(gè)圖像都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符（ID）。圖像存儲(chǔ)在一個(gè)層次目錄結(jié)構(gòu)中，每個(gè)圖像文件命名為

<image_id>.jpg。例如，ID為000000000001的圖像將被存儲(chǔ)為000000000001.jpg。注釋結(jié)構(gòu)：每個(gè)圖像的注釋存儲(chǔ)在一個(gè)JSON文件中，該文件包含一個(gè)字典，具有以下鍵：info：數(shù)據(jù)集的元數(shù)據(jù)，例如版本和貢獻(xiàn)者。licenses：與圖像相關(guān)的許可證列表。images：圖像注釋列表，其中每個(gè)注釋是一個(gè)字典，具有以下鍵：id：圖像的唯一ID。width和height：圖像的尺寸。file_name：圖像的文件名。license：圖像的許可證。flickr_url：圖像在Flickr上的URL（如果適用）。coco_url：圖像在MSCOCO網(wǎng)站上的URL。annotations：注釋對(duì)象列表，其中每個(gè)對(duì)象是一個(gè)字典，具有以下鍵：id：注釋的唯一ID。image_id：注釋所屬的圖像ID。category_id：對(duì)象類別的ID（例如人、車、狗等）。bbox：對(duì)象的邊界框坐標(biāo)（x,y,w,h）。area：對(duì)象的面積，以像素為單位。segmentation：定義對(duì)象分割掩碼的多邊形坐標(biāo)列表。iscrowd：一個(gè)標(biāo)志，指示對(duì)象是否是一個(gè)crowd（即一組對(duì)象）。categories：類別對(duì)象列表，其中每個(gè)對(duì)象是一個(gè)字典，具有以下鍵：id：類別的唯一ID。name：類別的名稱（例如人、車、狗等）。supercategory：類別的超類別（例如動(dòng)物、車輛等）。MSCOCO提供了多種類型的注釋，包括：對(duì)象檢測(cè)：對(duì)象的邊界框注釋。對(duì)象分割：對(duì)象分割掩碼的多邊形注釋。圖像字幕：圖像的自然語言字幕。視覺問答：關(guān)于圖像的問題和答案。數(shù)據(jù)集劃分：MSCOCO數(shù)據(jù)集通常被劃分為三個(gè)子集：訓(xùn)練集（train2014）：82,783張圖像用于訓(xùn)練。驗(yàn)證集（val2014）：40,504張圖像用于驗(yàn)證。測(cè)試集（test2014）：40,775張圖像用于測(cè)試。實(shí)驗(yàn)步驟與方法數(shù)據(jù)準(zhǔn)備下載MSCOCO數(shù)據(jù)集并提取圖像和注釋。對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，例如將其resize到固定大小（例如224x224）并normalize像素值。樣例代碼如下：importcv2importnumpyasnp#加載原始圖像image=cv2.imread('input.jpg')#調(diào)整大小resized_image=cv2.resize(image,(224,224))#歸一化像素值normalized_image=resized_image.astype(np.float32)/255.0#打印調(diào)整大小后圖像的形狀和像素值范圍print("ResizedImageShape:",resized_image.shape)print("NormalizedImageRange:",np.min(normalized_image),"-",np.max(normalized_image))#可選擇保存調(diào)整大小后的圖像cv2.imwrite('resized_image.jpg',resized_image)#可選擇顯示調(diào)整大小后的圖像cv2.imshow('ResizedImage',resized_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()將字幕分詞并創(chuàng)建詞匯表。（可以加載Transformers庫的Autotokenizer類，通過指定分詞器來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分詞，樣例代碼如下：）fromtransformersimportBertTokenizer#加載BERT分詞器tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')#假設(shè)字幕文本已經(jīng)加載到subtitles變量中#分詞tokens=tokenizer.tokenize(subtitles)#打印分詞結(jié)果fortokenintokens:print(token)將數(shù)據(jù)集分割成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集（例如80%用于訓(xùn)練，10%用于驗(yàn)證，10%用于測(cè)試）。模型架構(gòu)實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于CNN-Transformer的模型，該模型由以下部分組成：一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于從圖像中提取視覺特征。一個(gè)transformer編碼器用于處理視覺特征并生成一系列文本嵌入向量。一個(gè)transformer解碼器用于根據(jù)詞嵌入生成字幕。CNN可以是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的模型，例如ResNet或VGG，而transformer可以是一個(gè)原始transformer架構(gòu)的變體。樣例模型如下：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvision.modelsimportresnet50fromtorch.nnimportTransformerEncoder,TransformerEncoderLayerclassCNNTransformerModel(nn.Module):def__init__(self,cnn_model,emb_dim,num_heads,num_layers):super(CNNTransformerModel,self).__init__()n=cnn_modelself.feature_dim=cnn_model.fc.in_featuresself.positional_encoding=PositionalEncoding(emb_dim)encoder_layer=TransformerEncoderLayer(d_model=emb_dim,nhead=num_heads)self.transformer_encoder=TransformerEncoder(encoder_layer,num_layers=num_layers)self.fc=nn.Linear(emb_dim,vocab_size)#vocab_size為目標(biāo)語言的詞匯表大小defforward(self,images,captions):features=n(images)features=features.permute(0,2,3,1)#調(diào)整維度順序以適應(yīng)Transformerfeatures=features.view(features.size(0),-1,self.feature_dim)#展平特征張量features=self.positional_encoding(features)features=self.transformer_encoder(features)output=self.fc(features)returnoutputclassPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,emb_dim,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init__()self.dropout=nn.Dropout(p=0.1)pe=torch.zeros(max_len,emb_dim)position=torch.arange(0,max_len,dtype=torch.float).unsqueeze(1)div_term=torch.exp(torch.arange(0,emb_dim,2).float()*(-math.log(10000.0)/emb_dim))pe[:,0::2]=torch.sin(posi