使用循环一致对抗网络的图像生成与描述翻译
机器学习
2018-08-15 v1 计算与语言
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
文本到图像翻译在最近过去一直是活跃的研究领域。网络学习句子含义并生成描绘该句子的准确图像的能力，显示了模型更像人类思考的能力。流行的文本到图像翻译方法利用生成对抗网络（GANs）基于文本输入生成高质量图像，但生成的图像并非总反映作为模型输入的句子含义。我们通过使用描述网络对生成图像生成描述，并利用真实描述与生成描述之间的距离进一步改进网络，来解决此问题。我们展示了方法与现有方法的广泛比较。
引用
@article{arxiv.1808.04538,
title = {Text-to-Image-to-Text Translation using Cycle Consistent Adversarial Networks},
author = {Satya Krishna Gorti and Jeremy Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.04538},
year = {2018}
}