| 分类重构堆栈生成对抗网络的文本生成图像模型 |
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| 引用本文： | 陈鑫晶,陈锻生.分类重构堆栈生成对抗网络的文本生成图像模型[J].华侨大学学报(自然科学版),2019,40(4). |
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| 作者姓名： | 陈鑫晶 陈锻生 |
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| 作者单位： | 华侨大学 计算机科学与技术学院,福建 厦门,361021;华侨大学 计算机科学与技术学院,福建 厦门,361021 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;福建省科技计划重点项目 |
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| 摘 要： | 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64 px×64 px的图像,第二阶段生成256 px×256 px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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