本仓库节选了BLIP论文中 Image Caption预测部分的代码，在源代码的基础上进行优化，原论文内容及实现参考下列资料：
Github 地址： https://github.com/Allenpandas/BLIP-ImageCaption
论文链接： https://arxiv.org/abs/2201.12086
步骤0： 从 官方网站 下载并安装 Miniconda。
步骤1： 创建并激活一个 conda 环境，本仓库建议使用 python3.8、PyTorch1.10.0【原文推荐的环境为PyTorch 1.10.x】、cuda11.3 版本，推荐使用 环境名-python版本-cuda版本 的方式进行 conda 环境的命名。
conda create --name BLIPIC-py3.8-cu11.3 python=3.8 -y
conda activate BLIPIC-py3.8-cu11.3步骤2（可忽略）： 若安装 GPU 版本的 PyTorch，参考 Pytorch官网 ，使用以下脚本。
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge步骤1： 克隆本仓库。
git clone https://github.com/Allenpandas/BLIP-ImageCaption.git
cd BLIP-ImageCaption/步骤2： 安装所需要的依赖包。
pip install -r requirements.txt步骤1： 下载 预训练的模型，将模型放置在根目录下。
步骤2： 执行推理脚本 python image_caption.py --image_dir /path/to/image_directory --model_dir /path/to/pre-train_model _directory --output_json_dir /path/to/output_json_directory，其中：
--image_dir是待处理的图像目录，默认为：./demo目录；--model_dir是ImageCaption预训练模型的地址，默认为：./model_base_caption_capfilt_large.pth；--outout_json_dir是输出结果的目录，默认为：./output目录。
示例脚本：
python image_caption.py \
--image_dir './demo' \
--model_dir './model_base_caption_capfilt_large.pth' \
--output_json_dir './output'输入图像： ./demo 目录下的 000000.png （上图）和 000074.png （下图）。
输出示例： ./output/output.json
[
{
"id": 1,
"filename": "000000.png",
"caption": "a man walking down a sidewalk next to a blue building"
},
{
"id": 2,
"filename": "000074.png",
"caption": "a group of people walking down a sidewalk"
}
]The implementation of BLIP relies on resources from ALBEF, Huggingface Transformers, and timm. We thank the original authors for their open-sourcing.