视频描述任务评估模型

Video Captioning Evaluation

主要内容

作者：jinchengll

基于COCO Caption Evaluation page实现使用自动指标对Video captioning任务的结果进行评估。

它提供以下类型的得分：

1. CIDEr
2. Bleu_4
3. Bleu_3
4. Bleu_2
5. Bleu_1
6. ROUGE_L
7. METEOR

环境配置

java

1. jdk8

python

更换清华源，更换方式自行查找。

1. python = 2.7
2. numpy=1.10.1
3. matplotlib=1.5.1
4. scikit-image=0.12.3

如何使用

1. 获取这份代码 git clone https://github.com/jinchengll/caption-eval.git
2. 进入到目录 cd caption-eval
3. 获取coco evaluation 脚本 sh get_coco_scripts.sh
4. 去掉SPICE计算，非常重要！！！ 注释掉 coco-caption/pycocoevalcap/eval.py 的第44行： # (Spice(), "SPICE")
5. 将你的正确的描述格式化成与data/lable_references/references.txt一致
6. 将你的模型输出文字格式化成与data/caption_output/20_predicted_sentences.txt一致，在caption_output文件夹下可以放置多个输出文件，例如：20_predicted_sentences.txt代表模型第20次训练得到的结果。因此如果有多个输出可以模仿这个样式。然而如果你只需要评估一个输出，你也需要以类似的方式命名你的文件：XXX_predicted_sentences.tx
7. 在caption-eval文件下执行eval_script.py代码：python eval_script.py
8. 最终结果保存在：caption-eval/result.txt

联系

有任何问题可以联系jinchengll@qq.com