Github链接：https://github.com/tylin/coco-caption
Ubuntu版本信息
- Linux内核版本号：Linux version 4.15.0-51-generic (buildd@lgw01-amd64-031)
- gcc编译器版本号：gcc version 5.4.0
- Ubuntu版本号：Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.10
tylin/coco-caption环境配置
- 下载并安装 Anaconda3（下载链接：https://www.anaconda.com/distribution/）。
安装完毕后，重启终端，创建一个新的Python环境（python=2.7）。
进入新环境 coco-caption，使用pip安装依赖包matplotlib，scikit-image等。
conda activate coco-caption conda list pip install matplotlib pip install scikit-image conda list
- 下载并解压 jdk-8u211-linux-x64.tar.gz。
cd Downloads/ ls tar -xzvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz
搭建 jdk1.8 运行环境。
使刚刚设置的环境变量立即生效，并测试环境变量配置是否正确。
source /etc/profile
java -version
- 下载并解压 coco-caption-master.zip。
unzip coco-caption-master.zip
进入“~/Downloads/coco-caption-master/”目录，运行 get_stanford_models.sh 文件。
cd coco-caption-master/ ./get_stanford_models.sh
在 coco-caption 环境中，使用pip安装jupyter notebook。
conda activate coco-caption pip install jupyter notebook
在 coco-caption 环境中，输入jupyter notebook，选择cocoEvalCapDemo.ipynb。
点击“Kernel -> Restart & Run All”，Cell [1] ~ [5]能够正常运行。如果需要Cell [6]显示图片，需要下载MSCOCO 2014 val2014图片，放在对应的目录下。
/coco-caption-master/results目录下文件的解释
- captions_val2014_fakecap_results.json：该文件内保存了1000例评价样本的“image_id”和“caption”。
- captions_val2014_fakecap_eval.json：该文件内保存了最终的评价结果。
- captions_val2014_fakecap_evalImgs.json：该文件内保存了1000例评价样本的评价信息。
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，转载请注明作者及原文出处！
