Neuraltalk2

Neuraltalk2 说明

Neuraltalk论文：Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions

之前的版本是 Neuraltalk，采用 python 编写，但是由于效率较低而且有了更好的 Neuraltalk2，所以这个版本现在已经不再做维护，这里只提供代码，如果有需要的话。

Neuraltalk 代码地址：Neuraltalk

Neuraltalk2 与 Neuraltalk 相比，改进在于采用了 Torch，比 Neuraltalk 的训练速度快 100 倍以上（因为进行了 batch & 采用 GPU），而且支持 CNN finetuning，所以 Neuraltalk2 的性能更好。

注意：Neuraltalk2 网络结构采用了 VGGNet，通常自己训练模型的话需要 2-3 天。

Neuraltalk2 代码：github nerualtalk2

模型：model_id1-501-1448236541.t7

测试结果：demo

代码是用 Lua 写的，框架是 Torch

准备工作

1. torch安装

在 Ubuntu 系统下，下载 Torch 到自己的目录下：

$ curl -s https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash
$ git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
$ cd ~/torch; 
$ ./install.sh   # and enter "yes" at the end to modify your bashrc
$ source ~/.bashrc

2. 下载依赖

2.1 lua相关依赖包

Torch 安装好以后，还要用包管理工具 LuaRocks 安装一些额外的工具包：

$ luarocks install nn
$ luarocks install nngraph 
$ luarocks install image 

2.2 安装CJson

在 download link 下载 Lua CJSON，让我们可以下载或保存 json 文件，参见用户手册的 2.4 节进行简单的安装 Manual

这里搬运将安装手册的 2.4 搬运过来：
对 Lua CJSON 进行解压，然后用 LuaRocks 安装 Lua CJSON 就 OK 了：

$ tar -xzvf  lua-cjson-2.1.0.tar.gz
$ cd lua-cjson-2.1.0
$ luarocks make

2.3 使用GPU

如果要用 NVIDIA GPU ，那还要安装 CUDA Toolkit，然后安装 cutorch 和 cunn 包：

$ luarocks install cutorch
$ luarocks install cunn

如果要用 cudnn，那么在 NVIDIA website 注册然后下载 cudnn library，修改环境变量 LD_LIBRARY_PATH 指向 lib64 文件夹（比如要包含 libcudnn.so.7.0.64）。然后 git clone cudnn.torch，cd 到该文件夹目录下，执行 luarocks make cudnn-scm-1.rockspec 建立 Torch binfings。

2.4 安装loadcaffe

如果要自己训练模型，需要使用 loadcaffe，因为 Neuraltalk 使用了 VGGNet。

首先，安装 protobuf 并执行一系列操作（比如 sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler）然后通过包管理工具 luarocks 安装 loadcaffe：

$ sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
$ luarocks install loadcaffe

2.5 安装hdf5

安装 torch-hdf5 和 h5py，因为这里需要使用 hdf5 存储预处理的数据。

$ sudo pip install h5py

执行检测

论文有在 MS COCO dataset 上预训练好的模型 checkpoint（大约 600 M），可以直接对自己的图像进行 caption。

pretrained checkpoint：model_id1-501-1448236541.t7

将自己的图片放在一个文件夹里，比如 images，然后执行语句：

$ th eval.lua -model /data/monn/neuraltalk2/model_id1-501-1448236541.t7 -image_folder /data/monn/neuraltalk2/images -num_images 10

• /data/monn/neuraltalk2/model_id1-501-1448236541.t7 是你模型的路径
• /data/monn/neuraltalk2/images 是你存放照片的路径
• 最后的 10 是说最多检测 images 中的 10 张照片，如果采用 GPU 进行测试，那么就可以增加这个 batch_size（默认为 1），使用 -num_images -1 来检测所有照片

在执行了 eval 脚本后，会在 vis 文件夹中生成一个文件 vis.json，我们可以将这个文件在 HTML 接口中进行可视化：

$ cd vis
$ python -m SimpleHTTPServer

• python -m SimpleHTTPServer 是 python2 的写法，如果使用 python3，需要修改为 python -m http.server，或者 python -m http.server 8000，8000可以不写，默认是 8000，如果需要别的端口可以修改数字

最后访问 localhost:8000，就可以看到对图片预测的 caption。

测试结果

随便从 VOC2007 中选了 20 张图片的测试结果：前面是一些出错的 caption，后面有的倒是很靠谱。

在 MS COCO 上训练网络

首先，进入 coco/ 文件夹路径下，启动 IPython notebook 下载 COCO 数据集并做一些简单的预处理。

其他问题

1. 没有 GPU

如果只有 CPU，那么就下载 cpu model： cpu model checkpoint，同时在运行 eval 脚本时，加上 -gpuid -1，告诉脚本在想要在 CPU 上运行（CPU 进行 caption 的话大概每张图片将近 1s）

2. 在视频上进行 caption

如果安装了 OpenCV3，你也可以在视频上实时进行 caption，按照 torch-opencv 的指导来安装，然后用 videocaptioning.lua 来进行测试（和 evak.lua 同理），注意只有中心物体会有 caption。

安装执行过程：
首先确保安装了 OpenCV 3.1 和 Torch 7，然后执行：

luarocks install cv

*如果 CMake 没有找到 OpenCV 3.1，可以辅助以指定其路径：

OpenCV_DIR="" luarocks install cv

*如果不希望与某些模块绑定，可以通过 DONT_WRAP 环境变量修改安装语句：

DONT_WRAP="xphoto;superres" luarocks install cv

*如果不希望与 CUDA 包绑定，可以修改安装语句：

OpenCV_DIR="/home/sir/opencv-3.1.0/install" WITH_CUDA=OFF luarocks install cv

安装完毕后。执行 demo 测试一下：

th demo/videocap.lua
th demo/flann.lua
th demo/SVM.lua
th demo/trackbar.lua

遇到的错误

cannot open eval.lua: No such file or directory

一个低级错误，在对图片进行测试时，要保证路径在 neuraltalk2 的代码路径下：

/data/monn/neuraltalk2$ th eval.lua -model /data/monn/neuraltalk2 -image_folder /data/monn/neuraltalk2/images -num_images 10

hdf5：Unsupported HDF5 version: 1.10.1

解决方法：

git clone https://github.com/anibali/torch-hdf5.git
cd torch-hdf5
git checkout hdf5-1.10 
luarocks make hdf5-0-0.rockspec

RuntimeError: cublas runtime error : library not initialized

解决方法：

sudo rm -rf ~/.nv

Permission denied

解决方法：
第一种：创建一个虚拟环境来安装包

python3 -m venv env
source ./env/bin/activate 
python -m pip install google-assistant-sdk[samples]

第二种：将包安装在用户目录下

python -m pip install --user google-assistant-sdk[samples]

error: read 0 blocks instead of 1

cd ~/torch
git pull
./update.sh

localhost refused to connect

做预测的最后一步，生成过程都没有问题，就是想要在网页上进行可视化时打不开 localhost:8000！
感觉自己有些傻，我是远程连接服务器测试的图片，在本地电脑上当然打不开啊！！

解决：
用 MovaXterm 在服务器上安装 firefox 浏览器（不用 Xshell 是因为懒得装 Xmanager），然后在 vis 文件夹下启动 HttpServer，即运行 python -m http.server，重新再打开一个服务器连接界面，输入 firefox，就可以打开浏览器了，这时再在地址栏输入 localhost:8000，成功。

安装 firefox 浏览器：

sudo apt-get install firefox

此时 firefox 在当前 Windows 终端打开，但是进行的一系列操作都是基于 Linux 的，而不是 Windows 本机的浏览器。

CMake Error at CMakeLists.txt:30 (FIND_PACKAGE): Could not find a configuration file for package “OpenCV” that exactly matches requested version “3.1”

在安装 torch_opencv 时，按照指导执行安装命令：luarocks install cv，结果报错 CMake Error at CMakeLists.txt:30 (FIND_PACKAGE): Could not find a configuration file for package "OpenCV" that exactly matches requested version "3.1"

解决：

1. 安装 Anaconda
2. conda create 0n opencv3.1 python=3
3. conda activate opencv3.1
4. conda install -c conda-forge opencv==3.1.0
5. 安装 torch_opencv：OpenCV_DIR=/data/monn/usr/local/anaconda3/pkgs/opencv-3.1.0 luarocks install cv

Failed to open the default camera

在解决上一个问题后，运行 demo 里的小视频结果又报错无法打开相机。