Los documentos de texto no son las únicas fuentes de información valiosa. Las imágenes también pueden transmitir información importante. Los modelos de subtítulos de imágenes aprovechan el poder de los transformadores para generar subtítulos descriptivos para las imágenes, lo que permite una indexación y recuperación eficientes del contenido visual. En este tutorial, exploraremos las capacidades de la biblioteca de transformadores en el contexto de los subtítulos de imágenes. Al aprovechar la fuerza de los transformadores, podemos extraer subtítulos significativos de las imágenes, proporcionando una comprensión integral de su contenido.
Acerca de los transformadores
Transformers es una biblioteca de última generación para procesamiento de lenguaje natural y tareas de visión por computadora. Ha revolucionado el campo mediante la introducción de modelos basados en la atención, como BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores) y ViT (Transformador de visión), que se destacan en la captura de relaciones contextuales. La versatilidad de Transformers se extiende más allá del texto y ahora se usa ampliamente para procesar datos visuales, incluidos los subtítulos de imágenes.
Instale la biblioteca requerida: transformadores
Para comenzar, asegúrese de tener instalada la biblioteca de transformadores. Use el siguiente comando para instalarlo:
pip install transformers
Ahora, sumerjámonos en el mundo de los subtítulos de imágenes y veamos cómo los transformadores pueden generar subtítulos informativos para las imágenes.
Importar las bibliotecas necesarias
Comience importando la biblioteca de transformadores:
from transformers import pipeline
import os
Realizar subtítulos de imagen
Cree una instancia de canalización de subtítulos de imágenes:
caption_generator = pipeline("image-to-text",model="Salesforce/blip-image-captioning-base")FOLDER = 'image_folder'
image_folder = os.listdir(FOLDER)
for img in image_folder:
captions = caption_generator(FOLDER + "\\" + img)
for caption in captions:
print(caption)
En este ejemplo, creamos una canalización de subtítulos de imágenes utilizando transformadores. Pasamos la ruta de la imagen a la canalización y obtenemos un título arimidex price side effects generado por el modelo. Probemos con esta siguiente imagen de Novak Djokovic.
Veamos el título generado por el modelo:
Como puede ver, el pie de foto generado parece bastante bueno. Probemos con otro:
Como puede ver, la leyenda resultante no es realmente lo que vemos, de hecho, la leyenda esperada es «Biden está mirando al horizonte».
Personalización y puesta a punto
Los transformadores ofrecen flexibilidad para la personalización y el ajuste fino. Puede ajustar el modelo de subtítulos de imágenes en su propio conjunto de datos para obtener subtítulos más personalizados y específicos del dominio.
Conclusión
Los transformadores han abierto nuevas posibilidades en el campo de los subtítulos de imágenes, permitiéndonos extraer información valiosa del contenido visual. Al utilizar la biblioteca de transformadores, demostramos cómo generar subtítulos para imágenes, lo que permite una indexación y recuperación efectivas. Es importante tener en cuenta que si busca un enfoque de subtítulos más personalizado y específico, ajustar el modelo de subtítulos de imágenes en su propio conjunto de datos puede proporcionar mejores resultados. Aproveche el poder de los transformadores y sus modelos basados en la atención para desbloquear el potencial de la comprensión de imágenes y aprovechar la información visual en diversas aplicaciones, desde la indexación de contenido hasta la mejora de las experiencias de los usuarios.