【Image captioning】基于檢測模型網格特征提取——以Sydeny為例

今天，我們將重點探討如何利用Faster R-CNN檢測模型來提取Sydeny數據集的網格特征。具體而言，這一過程涉及通過Faster R-CNN模型對圖像進行分析，進而抽取出關鍵區域的特征信息，這些特征在網格結構中被系統地組織和表示。下面，我將引導大家深入了解這一特征提取流程。

1. 數據的預處理

為了適應In Defense of Grid Features for Visual Question Answering論文提供的官方代碼，需要將自定義圖像數據集的標注和元數據調整成符合COCO數據集格式。COCO（Common Objects in Context）數據集是一種廣泛使用的視覺理解數據集，它不僅包含了豐富的圖像資源，還提供了詳盡的注解信息，包括圖像中的物體類別、邊界框等。

原始Sydeny遙感圖像字幕包含的有圖片imgs和對應的字幕信息dataset.json。

1.1 劃分數據集

根據dataset.json的中的信息，將圖片文件從一個源目