Conceptual Captions 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Conceptual Captions 项目的目录结构如下：

conceptual-captions/
├── competition/
│   └── skeleton/
├── CONTRIBUTORS
├── LICENSE
├── README.md
└── 其他文件和目录

目录结构介绍

• competition/: 包含与竞赛相关的文件和目录。

  • skeleton/: 竞赛的骨架代码目录，可能包含一些基础代码和模板。

• CONTRIBUTORS: 列出了项目的贡献者。

• LICENSE: 项目的许可证文件，通常包含项目的开源许可证信息。

• README.md: 项目的介绍文件，通常包含项目的概述、安装说明、使用方法等信息。

2. 项目的启动文件介绍

在 Conceptual Captions 项目中，没有明确的“启动文件”，因为该项目主要是一个数据集，而不是一个可执行的应用程序。项目的核心内容是数据集的描述和相关文件，而不是一个需要启动的程序。

3. 项目的配置文件介绍

在 Conceptual Captions 项目中，没有明确的“配置文件”，因为该项目主要是一个数据集，而不是一个需要配置的应用程序。项目的核心内容是数据集的描述和相关文件，而不是一个需要配置的系统。

数据集文件格式

虽然项目没有配置文件，但数据集的文件格式如下：

• 训练集和验证集: 以 TSV（tab-separated values）格式提供，包含以下列：

  1. Caption: 经过分词和小写处理的文本。
  2. Image URL: 图像的URL。

• 图像标签: 以 TSV 格式提供，包含以下列：

  1. Caption: 经过分词和小写处理的文本。
  2. Image URL: 图像的URL。
  3. Image labels: 按置信度降序排列的逗号分隔列表。
  4. MIDs: 与图像标签列表对应的逗号分隔列表。
  5. Confidence scores: 与图像标签列表对应的逗号分隔列表。

数据集描述

Conceptual Captions 数据集包含两个主要部分：

• 训练集: 约 330 万条数据。
• 验证集: 约 16,000 条数据。

数据集的详细描述可以在 README.md 文件中找到。

总结

Conceptual Captions 项目主要是一个用于训练和评估机器学习图像描述系统的数据集。项目没有明确的启动文件或配置文件，核心内容是数据集的描述和相关文件。