【亲测免费】 coco-caption 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

coco-caption/
├── annotations/
│   ├── captions_val2014.json
│   └── ...
├── pycocoevalcap/
│   ├── evals.py
│   ├── tokenizer/
│   ├── bleu/
│   ├── meteor/
│   ├── rouge/
│   ├── cider/
│   └── spice/
├── results/
│   ├── captions_val2014_fakecap_results.json
│   └── ...
├── .gitignore
├── README.md
├── cocoEvalCapDemo.ipynb
├── get_stanford_models.sh
└── license.txt

目录结构说明：

• annotations/: 包含MS COCO 2014验证集的标注文件。
• pycocoevalcap/: 包含所有评估代码的文件夹，包括各种评估指标的实现。
• results/: 包含示例结果文件，用于运行演示。
• .gitignore: Git忽略文件。
• README.md: 项目说明文件。
• cocoEvalCapDemo.ipynb: 演示脚本，用于评估COCO Caption生成结果。
• get_stanford_models.sh: 用于下载Stanford CoreNLP 3.6.0代码和模型的脚本。
• license.txt: 项目许可证文件。

2. 项目启动文件介绍

cocoEvalCapDemo.ipynb

这是一个Jupyter Notebook文件，用于演示如何使用coco-caption项目进行COCO Caption生成结果的评估。该文件包含了以下主要步骤：

1. 加载MS COCO 2014验证集的标注文件。
2. 加载示例结果文件。
3. 使用pycocoevalcap中的各种评估指标对结果进行评估。
4. 输出评估结果。

get_stanford_models.sh

这是一个Shell脚本，用于下载Stanford CoreNLP 3.6.0代码和模型。这些模型是SPICE评估指标所必需的。运行该脚本后，SPICE将使用这些模型进行语义解析。

3. 项目的配置文件介绍

README.md

README.md文件是项目的说明文档，包含了项目的概述、安装步骤、使用方法以及参考文献等信息。用户可以通过阅读该文件了解项目的整体情况和使用方法。

license.txt

license.txt文件包含了项目的许可证信息，说明项目的使用条款和条件。用户在使用该项目时需要遵守相应的许可证规定。

pycocoevalcap/spice/spice.py

在pycocoevalcap/spice/spice.py文件中，用户可以配置SPICE评估指标的缓存目录和是否启用缓存功能。通过设置CACHE_DIR变量，用户可以指定缓存目录的位置。如果不需要缓存功能，可以通过移除spice_cmd中的-cache参数来禁用缓存。

通过以上配置，用户可以根据自己的需求调整项目的运行环境和评估方式。