【Image captioning】MDSANet在自定义数据上的训练与测试调试

本文主要是介绍【Image captioning】MDSANet在自定义数据上的训练与测试调试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Multi-Branch Distance-Sensitive Self-Attention Network for Image Captioning（MDSANet）在自定义数据上的训练与测试调试

1. 环境设置

我们采用和Lstnet一样的环境即可，所以我们直接克隆环境。我们执行如下命令，进行克隆：

conda create --name MDSANet --clone lstnet

激活进入：

conda activate MDSANet

退出环境：

conda deactivate

删除虚拟环境：

conda env remove --name MDSANet

2. 查看所用数据

主要使用的特征包括：coco_grid_features.hdf5和annotation_folder

所使用的网格特征和rstnet代码是一致的，所以我们可以复制所对应的文件夹，并将其重命名为MDSANet即可：

cp -r ./rstnet ./MDSANet

至此完成了数据的准备:

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