Image Textualization

简介

Image Textualization是一种用于自动生成准确且详细图像描述的框架。通过这个框架，可以轻松地对图像数据集进行处理，生成高质量的文本描述。该框架的设计旨在提高图像描述的准确性和细节性，为各种应用场景提供支持。

使用场景

1. 视觉障碍辅助：为视力障碍者提供图像内容的详细文字描述，让他们能够“看见”图像中的内容。
2. 图像搜索与检索：通过自动生成的图像描述，改进图像搜索引擎的性能，帮助用户找到更加相关的图像。
3. 社交媒体：自动生成图像的描述标签，提升图像的可发现性和参与度。
4. 电子商务：为商品图片生成详细的描述信息，改善在线购物体验。
5. 内容创作：辅助内容创作者快速生成图像描述，提高创作效率。

图片数据集

Image Textualization使用了多个著名的数据集来训练和测试其模型，包括：

• COCO
• SAM
• Visual Genome (VG) 这些数据集涵盖了大量不同类型的图像，确保了模型的泛化能力和准确性。

框架使用

详细的安装和使用说明可以在安装文档和使用文档中找到。通过这些文档，用户可以了解到如何下载所需的数据集、安装必要的依赖库、并在自己的数据集上生成图像描述。

可视化

项目中还提供了生成描述的可视化展示，帮助用户更直观地理解模型的输出效果。

引用

如果该工作对您的研究或应用有帮助，请使用如下的BibTeX进行引用：

@misc{pi2024image,
      title={Image Textualization: An Automatic Framework for Creating Accurate and Detailed Image Descriptions}, 
      author={Renjie Pi and Jianshu Zhang and Jipeng Zhang and Rui Pan and Zhekai Chen and Tong Zhang},
      year={2024},
      eprint={2406.07502},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}