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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…

Load Data

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↓

复制代码
    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!

![在这里插入图片描述](https://ad.itadn.com/c/weblog/blog-img/images/2025-05-31/9ED5CdmqfgQc1Jzxs8h

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