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题名分类重构堆栈生成对抗网络的文本生成图像模型
被引量:2
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作者
陈鑫晶
陈锻生
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
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出处
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第4期549-555,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61502182)
福建省科技计划重点项目(2015H0025)
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文摘
利用堆栈生成对抗网络,提出分类重构堆栈生成对抗网络.第一阶段生成64px×64px的图像,第二阶段生成256px×256px的图像.在每个阶段的文本生成图像中,加入图像类别信息、特征和像素重构信息辅助训练,生成质量更好的图像.将图像模型分别在Oxford-102、加利福尼亚理工学院鸟类数据库(CUB)和微软COCO(MS COCO)数据集上进行验证,使用Inception Score评估生成图像的质量和多样性.结果表明:提出的模型具有一定的效果,在3个数据集上的Inception Score值分别是3.54,4.16和11.45,相应比堆栈生成对抗网络提高10.6%,12.4%和35.5%.
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关键词
文本生成图像
堆栈生成对抗网络
分类
重构
跨模态学习
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Keywords
text to image
stack generative adversarial networks
classification
reconstruction
Cross-modal learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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