COCOCaption

MS COCO字幕生成的评估代码。
cocoEvalCapDemo.py (演示脚本)
。/注释
captions_val2014.json (MS COCO 2014字幕验证集)
有关更多详细信息，请访问MS COCO下载页面。
。/结果
captions_val2014_fakecap_results.json (运行demo的假结果示例)
有关更多详细信息，请访问MS COCO格式页面。
。/pycocoevalcap: 存储所有评估代码的文件夹。
evals.py: 该文件包含可用于评估COCO上的结果的COCOEavlCap类。
标记器: 斯坦福CoreNLP PTBTokenizer的Python包装器
bleu: Bleu评估代码
流星: 流星评估代码
胭脂: 胭脂-L评估代码
苹果酒: 苹果酒评估代码
香料: 香料评估代码

Evaluation code for MS COCO caption generation.
cocoEvalCapDemo.py (demo script)
./annotations
captions_val2014.json (MS COCO 2014 caption validation set)
For more details, please visit the MS COCO download page.
./results
captions_val2014_fakecap_results.json (fake result example when running the demo)
For more details, please visit the MS COCO format page.
./pycocoevalcap: Folder storing all evaluation codes.
evals.py: This file contains the COCOEavlCap class that can be used to evaluate results on COCO.
Tokenizer: Python wrapper for Stanford CoreNLP PTBTokenizer
bleu: Bleu evaluation code
meteor: METEOR evaluation code
rouge: Rouge-L evaluation code
cider: CIDEr evaluation code
spice: SPICE evaluation code

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

COCOCaption是一个用于评估图像字幕生成模型的数据集，提供MS COCO 2014字幕验证集的注释和评估代码，支持多种评估指标如BLEU、METEOR和CIDEr。该数据集由卡内基梅隆大学等机构于2015年发布，主要用于图像文本视觉问答任务，帮助研究人员测试和比较字幕生成算法的性能。