BUPT深度学习课程：服饰图像描述模型与测评

资源摘要信息:"本课程设计资源为北京邮电大学（BUPT）神经网络与深度学习课程的实践项目，面向对神经网络和深度学习技术感兴趣的学习者，无论他们是初学者还是寻求进阶知识的学生。该设计资源可以作为毕业设计、课程项目、大型作业、工程实践或早期项目开发的基础。以下是关于课程设计的详细知识点： 一、项目介绍与技术目标 本项目的核心任务是开发一个能够对服饰图像进行描述的模型。在执行这一任务的过程中，学习者将接触到以下几种模型实现和测评方法： 1. ARCTIC：一种基于注意力机制的编解码模型，其中编解码器结合了注意力机制以提高序列到序列的任务效果，如图像描述的生成。 2. 视觉Transformer (ViT) + Transformer解码器：这里ViT用于图像的特征提取，Transformer解码器用于根据提取到的图像特征生成描述文字。Transformer模型是一种基于自注意力机制的模型，非常适合处理序列数据，如文本。 3. 网格/区域表示、Transformer编码器+Transformer解码器：这种方式将图像划分成多个区域，每个区域由Transformer编码器处理，之后用另一个Transformer解码器生成描述。 除了模型实现，本项目还包括三种评估模型生成描述能力的方法： 1. BLEU评分：这是一种常用的机器翻译评估方法，主要衡量生成的描述与一组参考描述之间的n元语法重叠度。 2. SPICE评分：这是一个用于评估图像描述质量的指标，侧重于图像的语义层面，计算生成描述和参考描述之间的语义匹配程度。 3. CIDEr-D评分：这是一个基于共识的图像描述评估指标，结合了人类评价者的偏好，更侧重于评价描述的可读性和创意性。 二、附加任务 本项目还包括一个附加任务，即利用已训练的服饰图像描述模型，结合多模态大语言模型（如GPT、BERT等），为现实世界中的服饰图像数据集增加详细的服饰描述和背景描述，以此构建一个新的、更丰富的服饰图像描述数据集。这对于增强模型在复杂场景中的泛化能力和描述的准确性具有重要意义。 三、适用人群和学习价值 该课程设计资源适合想要学习深度学习和神经网络不同技术领域的学习者，能够帮助他们理解并实践当前最前沿的图像描述技术。通过实践本项目，学习者不仅可以加深对深度学习模型的理解，还能掌握模型训练、评估和应用的综合技能。此外，通过构建和使用新的数据集，学习者将学会如何处理实际问题，并在构建和优化数据集中提升工程能力。 四、资源文件说明 提供的压缩包子文件名为'Image2TextEvaluation-main'，暗示了本项目的核心目标是图像到文本的转换，即图像描述。文件名中的'Image2Text'突出了从图像到文本描述的转换任务，而'Evaluation'则强调了评价在本项目中的重要性，表明了相关的测评模型和方法是项目的一个关键组成部分。 通过本课程设计资源，学习者不仅能够掌握深度学习模型的设计和实现技术，还能够深入了解图像描述领域的测评方法，并在此基础上进行创新实践。"