Multiple-instance-learning
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Epiphqny
visual concept
请问如何实现visual_concept，生成图像字幕呢？
不是很理解你的意思，可否描述清楚一点，需要有图像和文本的映射数据集来训练的
请问您分享的代码能实现 Visual_concept: From captions to visual concepts and back这篇文章的多示例学习吗？如何获取图像和文本标注的映射数据集呢？我使用labelimg对自己的图片进行了标注，想用多示例学习提取 Visual_concept，要如何进行呢？
请问如何实现visual_concept，生成图像字幕呢？
不是很理解你的意思，可否描述清楚一点，需要有图像和文本的映射数据集来训练的
请问您分享的代码能实现 Visual_concept: From captions to visual concepts and back这篇文章的多示例学习吗？如何获取图像和文本标注的映射数据集呢？我使用labelimg对自己的图片进行了标注，想用多示例学习提取 Visual_concept，要如何进行呢？
额，这个方法并不是真实的对数据框出部位的。原始数据就只有图像和文本，构造方式可以查看data_process文件
请问如何实现visual_concept，生成图像字幕呢？
不是很理解你的意思，可否描述清楚一点，需要有图像和文本的映射数据集来训练的
请问您分享的代码能实现 Visual_concept: From captions to visual concepts and back这篇文章的多示例学习吗？如何获取图像和文本标注的映射数据集呢？我使用labelimg对自己的图片进行了标注，想用多示例学习提取 Visual_concept，要如何进行呢？
额，这个方法并不是真实的对数据框出部位的。原始数据就只有图像和文本，构造方式可以查看data_process文件
文本数据是图像的5句话描述吗？
请问如何实现visual_concept，生成图像字幕呢？
不是很理解你的意思，可否描述清楚一点，需要有图像和文本的映射数据集来训练的
请问您分享的代码能实现 Visual_concept: From captions to visual concepts and back这篇文章的多示例学习吗？如何获取图像和文本标注的映射数据集呢？我使用labelimg对自己的图片进行了标注，想用多示例学习提取 Visual_concept，要如何进行呢？
额，这个方法并不是真实的对数据框出部位的。原始数据就只有图像和文本，构造方式可以查看data_process文件
文本数据是图像的5句话描述吗？
不是，只是图像对应的多个词汇。这个方法是做多标签词汇的，并不是做句子生成的。可以先去了解一下多示例学习的思想
请问如何实现visual_concept，生成图像字幕呢？
不是很理解你的意思，可否描述清楚一点，需要有图像和文本的映射数据集来训练的
请问您分享的代码能实现 Visual_concept: From captions to visual concepts and back这篇文章的多示例学习吗？如何获取图像和文本标注的映射数据集呢？我使用labelimg对自己的图片进行了标注，想用多示例学习提取 Visual_concept，要如何进行呢？
额，这个方法并不是真实的对数据框出部位的。原始数据就只有图像和文本，构造方式可以查看data_process文件
文本数据是图像的5句话描述吗？
不是，只是图像对应的多个词汇。这个方法是做多标签词汇的，并不是做句子生成的。可以先去了解一下多实例学习的思想
可以看一下visual_concept的实现效果吗？生成的标签会对应于图像的所属区域吗？
不会哦，论文里如果有图的局部应该只是为了说明motivation的应该，实际生成的只是一张图生成对应的多个词汇而已
CherishineNi [email protected]于2019年3月27日 周三下午8:37写道：
请问如何实现visual_concept，生成图像字幕呢？
不是很理解你的意思，可否描述清楚一点，需要有图像和文本的映射数据集来训练的
请问您分享的代码能实现 Visual_concept: From captions to visual concepts and back这篇文章的多示例学习吗？如何获取图像和文本标注的映射数据集呢？我使用labelimg对自己的图片进行了标注，想用多示例学习提取 Visual_concept，要如何进行呢？
额，这个方法并不是真实的对数据框出部位的。原始数据就只有图像和文本，构造方式可以查看data_process文件
文本数据是图像的5句话描述吗？
不是，只是图像对应的多个词汇。这个方法是做多标签词汇的，并不是做句子生成的。可以先去了解一下多实例学习的思想
可以看一下visual_concept的实现效果吗？生成的标签会对应于图像的所属区域吗？
— You are receiving this because you commented.
Reply to this email directly, view it on GitHub https://github.com/Epiphqny/Multiple-instance-learning/issues/2#issuecomment-477132835, or mute the thread https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/APkEjTfYgeQwCcwWd5-AmSbk0hlptyuJks5va2YDgaJpZM4cNnfz .
您好！我是一名研究细粒度图像分类的研究生，偶然发现了您的基于Pytorch的多示例学习框架，想借用其思想应用于论文中。 我看了您的分享，在visual_concept.py文件中有两个包data_loader_v3和build_vocab_v3没有发现呢？谢谢
@Eyashika Please refer to https://github.com/Epiphqny/Multiple-instance-learning/issues/7
When I run train_visual.py, the following error occurs, what might be the cause of this?
Traceback (most recent call last): File "……/python3.7/lib/python3.7/multiprocessing/queues.py", line 236, in _feed obj = _ForkingPickler.dumps(obj) File "……/python3.7/lib/python3.7/multiprocessing/reduction.py", line 51, in dumps cls(buf, protocol).dump(obj) File "……/python3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/multiprocessing/reductions.py", line 359, in reduce_storage df = multiprocessing.reduction.DupFd(fd) File "……/python3.7/lib/python3.7/multiprocessing/reduction.py", line 194, in DupFd return resource_sharer.DupFd(fd) File "……/python3.7/lib/python3.7/multiprocessing/resource_sharer.py", line 53, in __init__ self._id = _resource_sharer.register(send, close) File "……/python3.7/lib/python3.7/multiprocessing/resource_sharer.py", line 77, in register self._start() File "……/python3.7/lib/python3.7/multiprocessing/resource_sharer.py", line 130, in _start self._listener = Listener(authkey=process.current_process().authkey) File "……/python3.7/lib/python3.7/multiprocessing/connection.py", line 438, in __init__ self._listener = SocketListener(address, family, backlog) File "……/python3.7/lib/python3.7/multiprocessing/connection.py", line 581, in __init__ self._socket.bind(address) OSError: AF_UNIX path too long
