【源码】基于PyTorch框架的视觉文本实体链接系统

项目简介

本项目是基于视觉模型的实体链接项目，借助深度学习模型达成图像实体与文本实体的链接。项目基于PyTorch框架开发，结合CLIP模型与自定义实体链接模型，实现了高效的实体识别和链接功能。

项目的主要特性和功能

1. 跨模态实体链接：可处理图像和文本之间的实体链接，匹配图像中的实体与文本描述。
2. 依赖预训练模型：运用预训练的CLIP模型和自定义的实体链接模型，能快速准确识别图像中的实体。
3. 灵活的模型加载和切换：支持多种模型加载方式，可根据不同任务需求灵活切换模型。
4. 简单的API接口：提供简单易用的API接口，便于用户进行实体链接的推理和测试。

安装使用步骤

安装步骤

1. 复制项目仓库到本地或服务器上。
2. 安装依赖库，可通过以下方式：
   • 使用pip安装所需依赖： bash pip install -r requirements.txt
   • 使用conda创建虚拟环境并安装依赖： bash conda create --name myenv python=3.8 pip requests torch torchvision numpy pandas scikit-learn matplotlib scikit-image opencv-python scipy yacs pycocotools joblib dataclasses seqeval timm seaborn boto3 typing pandas_profiling pytorch-lightning wandb transformers plotly scikit-learn notebook Jupyter PyQt5 pip pycparser dgl deeparch vizdoom pytest
3. 确保CUDA版本为11.7，下载并安装MMkg MM Entity Linking算法的依赖库。

使用示例

```python from PIL import Image from mmkg_mm_entity_linking import MMEntityLinking

image = Image.open("path/to/image") probs = MMEntityLinking().inference(image, ["a dog", "a cat"]) ```

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】