Github鏈接：https://github.com/tylin/coco-caption
Ubuntu版本信息
- Linux內核版本號：Linux version 4.15.0-51-generic (buildd@lgw01-amd64-031)
- gcc編譯器版本號：gcc version 5.4.0
- Ubuntu版本號：Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.10
tylin/coco-caption環境配置
- 下載並安裝 Anaconda3（下載鏈接：https://www.anaconda.com/distribution/）。
安裝完畢后，重啟終端，創建一個新的Python環境（python=2.7）。
進入新環境 coco-caption，使用pip安裝依賴包matplotlib，scikit-image等。
conda activate coco-caption conda list pip install matplotlib pip install scikit-image conda list
- 下載並解壓 jdk-8u211-linux-x64.tar.gz。
cd Downloads/ ls tar -xzvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz
搭建 jdk1.8 運行環境。
使剛剛設置的環境變量立即生效，並測試環境變量配置是否正確。
source /etc/profile
java -version
- 下載並解壓 coco-caption-master.zip。
unzip coco-caption-master.zip
進入“~/Downloads/coco-caption-master/”目錄，運行 get_stanford_models.sh 文件。
cd coco-caption-master/ ./get_stanford_models.sh
在 coco-caption 環境中，使用pip安裝jupyter notebook。
conda activate coco-caption pip install jupyter notebook
在 coco-caption 環境中，輸入jupyter notebook，選擇cocoEvalCapDemo.ipynb。
點擊“Kernel -> Restart & Run All”，Cell [1] ~ [5]能夠正常運行。如果需要Cell [6]顯示圖片，需要下載MSCOCO 2014 val2014圖片，放在對應的目錄下。
/coco-caption-master/results目錄下文件的解釋
- captions_val2014_fakecap_results.json：該文件內保存了1000例評價樣本的“image_id”和“caption”。
- captions_val2014_fakecap_eval.json：該文件內保存了最終的評價結果。
- captions_val2014_fakecap_evalImgs.json：該文件內保存了1000例評價樣本的評價信息。
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