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Yudezhi/SummerCamp2020

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暑期夏令营整体介绍

暑期夏令营介绍

常见问题

1.关于我们

我们隶属于NLP组,指导老师是 张建兵 , 目前指导学生共有6人,相关信息可在NLP官方网址 查询。小组内研究方向多样,包含图像描述、知识图谱、语义研究等。

2.如何加入我们?

如果对我们小组感兴趣,可以通过考研、保研等加入我们研究小组,联系人:张建兵老师 [email protected]

3.你能获得什么?

  • 了解Image Caption 当前发展阶段,熟悉经典模型,熟悉深度学习
  • 养成良好的编程习惯,高效使用各类工具
  • 学会服务器操作、环境配置等基本知识
  • 乐于助人的师兄:joy:

4.周末会有工作吗?

取决于你对自己的要求,毕竟只要胆子大,天天寒暑假。但是我们建议既然选择了在暑期参加这次机会难得的活动,就充分利用小组内提供的资源,抓紧时间提高自己。

暑期项目计划

第一周:基础知识

  • 了解图像描述,例如数据集的认识等
  • 学习或复习神经网络,含CNN、LSTM等的学习
  • 复习、了解 Python、PTorch等编程技术
  • 学习Linux操作(或Windows),完成一个基本的图像分类任务

第二周:经典方案学习

  • 按照教程学习并理解《Show and Tell: A neural image caption generator》的实现全过程
  • 透过源码学习自动评价指标(5个)的原理

第三、四周:人工评价vs机器测评

  • 学习并运行已经实现的若干模型(十个左右),随机抽取其中一定比例的测试集预测结果,组内探讨、设计人工评价标准并进行打分。
  • 分析人工评价结果和自动评价指标之间的结果

第四周: 总结、调研与汇报

  • 调研学习目前最新的自动评价指标
  • 根据第三周的实验比对,分析目前各个评测的优劣
  • 总结所学所思、准备汇报

致谢

本教程在编写过程中参考了大量的开源工作,甚至二开等,在有大量引用、借鉴的情况下,我会清楚标明来源;若某些给予启发或修改幅度较大,我会在此页面下给出参考链接。若本教程中仍有相关内容未准确表示或者侵犯了您的版权,请告知我,感激不尽!

联系方式: [email protected]

  1. GitHub 开源项目: 自然语言处理介绍
  2. COCO数据集介绍

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