数学是算法的灵魂
数学是算法的灵魂

基于VGG与LSTM实现针对图片的问答任务 数据+代码 可以作为毕设

任务描述：本教程将通过深度学习的方式实现一个简单的视觉问答模型，视觉问答的任务内容是将一张图片和一个自然语言问题作为输入，结合这两种信息，机器生成一条自然语言答案。本教程通过数据准备，视觉问答模型构建，视觉问答模型训练，视觉问答模型评估，视觉问答模型预测等几个方面展示实现视觉问答系统的整个流程。如下图即为视觉问答的示例。

基于VGG与LSTM实现针对图片的问答任务 数据+代码 可以作为毕设_第1张图片

  • 运行环境：Python3.7环境下测试了本教程代码。需要的第三方模块和版本包括： 
    tensorflow==1.14.0 
keras==2.2.5 
tqdm==4.47.0 
numpy==1.16.0 
matplotlib==3.2.2 
pandas==1.1.0 
spacy==2.3.2 
h5py==2.10.0
  • 方法概述：本教程包括以下内容：从原始的数据文件中加载数据、对数据进行预处理、文本与图像特征处理、模型训练、模型评估、结果展示。在训练过程中通过可视化监督训练过程。

    基于VGG与LSTM实现针对图片的问答任务 数据+代码 可以作为毕设_第2张图片

    说明：目前本文档仅作为示例，为了加快训练速度模型较为简单，设置的Epoch数也较少，因此导致模型

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