[MSCOCO] Ubuntu16.04下使用 tylin/coco-caption 评价 MSCOCO Caption（配置，及Demo运行）

Github连接：https://github.com/tylin/coco-caption

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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

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tylin/coco-caption环境配置

• 下载并安装 Anaconda3（下载连接：https://www.anaconda.com/distribution/）。

　　　

　　　安装完毕后，重启终端，建立一个新的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当即生效，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]可以正常运行。若是须要Cell [6]显示图片，须要下载MSCOCO 2014 val2014图片，放在对应的目录下。

　　　

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/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。