随笔分类 - ImageCaptioning
摘要：coco中image_caption的数据格式,对应的文件captions_train2014.json和captions_val2014.json 1.使用json加载文件 对应的解析代码如下： import json if __name__=='__main__': base_path = r'
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摘要：1. SemStyle: Learning to Generate Stylised Image Captions using Unaligned Text(2018 CVPR) 主要研究方向：本论文主要是做语言风格，就是对同一张图片有多种描述。 2. Neural Baby Talk（2018 c
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摘要：1. SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning(2017 CVPR) 主要研究方向：大多数现有的基于注意力的图像字幕模型只考虑了空间特征，本文是对同一层的fea
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摘要：1.Show and Tell: A Neural Image Caption Generator Google团队的成果 整体处理流程： 1)通过CNN提取到图片的特征，简称feature。 2)而后将feature输入到LSTM中，生成第一个词S0 3)而后每个词Si的生成只需要上一个生成的词S
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摘要：1.MSCap: Multi-Style Image Captioning with Unpaired Stylized Text 生成多种风格的caption 当前的image captioning systems的问题：生成的caption是很相对很中性，不能体现人类语言风格的多种多样 面临的困
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