文件名称:
stylized_image_captioning：在Pytorch中使用LSTM生成样式化的图像字幕-源码
开发工具:
文件大小: 212kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-14
详细说明：实施StyleNet：使用LSTM生成样式化的图像标题
战队：蔡丽莎，刘德华
介绍
该项目的目的是实现一种图像字幕模型，该模型具有生成风格化字幕（浪漫或有趣）的能力。 我们将基于Microsoft Research Redmond的论文“ StyleNet：用样式生成有吸引力的视觉字幕”建立模型。 我们的模型将以Pytorch编写。
数据
我们的模型使用两个数据集。 第一个是具有图像和事实字幕的Flickr10k数据集，该数据集用于我们的图像字幕任务。 对于我们的语言模型，我们将使用由原始论文的作者发布的FlickrStyle 7k数据集。
技术概述
LSTM模型
我们将从本文应用因式分解LSTM模型。 对于图像字幕，文献中常用的策略是采用预先训练的CNN模型作为编码器，以将图像映射到固定尺寸的特征向量，然后使用LSTM模型作为解码器，以基于图像向量生成字幕。 在这里，“分解的LSTM”
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