CS231n Assignment 3 Q1 课程学习反思与实践记录
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RNN_Captioning
- 数据加载
- 常规RNN
- 词向量表示
- 图像描述生成中的RNN应用
本周在线课程任务量相对较少,因此Boom!CS231n Assignment3强势回归!CS231n这门课程及其作业确实非常有趣,一旦开始编写代码便会让人沉浸其中,斯坦福大学的课程设计真的令人钦佩…
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完成Assignment3的首要步骤是获取与coco数据集captions相关的部分,作业中提供的操作方式是通过三个.sh文件从Stanford官网下载压缩包。然而,在执行过程中,我发现wget的下载速度仅为10k/s,预计需要大约6天才能完成下载。之后,我不确定代理是否已成功开启,但下载速度确实有所提升,最终顺利获取了所需数据。有需要该数据的用户可通过百度网盘自行下载↓
链接:https://pan.baidu.com/s/1zKs8pC3NtAMUf70Wu8A7fg
提取码:a0tw
观察其中的图像与标注内容,仍颇具趣味性!

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