Image caption generation: https://github.com/eladhoffer/captionGen

Simple encoder-decoder image captioning: https://github.com/udacity/CVND---Image-Captioning-Project

(Paper)StyleNet: Generating Attractive Visual Captions with Styles:  https://github.com/kacky24/stylenet

(Paper)Show,attend and tell:Neural Image Caption Generation with Visual Attention: https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning (soft attention)

(Paper)Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering: https://github.com/poojahira/image-captioning-bottom-up-top-down

(Paper)Knowing When to Look: Adaptive Attention via a Visual Sentinal for Image Captioning(CVPR 2017): https://github.com/fawazsammani/knowing-when-to-look-adaptive-attention

(Paper)Show, Control and Tell: A Framework for Generating Controllable and Grounded Captions(CVPR 2019): https://github.com/aimagelab/show-control-and-tell

Image captioning codebase in PyTorch: https://github.com/ruotianluo/ImageCaptioning.pytorch  (感觉这个代码很难读懂啊。。。)

(Paper)A Multi-task Learning Approach for Image Captioning(IJCAI 2018): https://github.com/andyweizhao/Multitask_Image_Captioning

http://aimagelab.ing.unimore.it/speaksee/data/spice.tgz

(Paper)Neural Baby Talk (CVPR 2018): https://github.com/jiasenlu/NeuralBabyTalk

(Paper)Recurrent Fusion Network for Image Captioning(ECCV 2018): https://github.com/cswhjiang/Recurrent_Fusion_Network

(Paper)Stack-Captioning: Coarse-to-Fine Learning for Image Captioning(AAAI 2018): https://github.com/gujiuxiang/Stack-Captioning

非Image Caption:

Hierarchical Attention Networks for Document Classification: https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Text-Classification

(Paper)Learning to Summarize Radiology Findings: https://github.com/yuhaozhang/summarize-radiology-findings

Text Style Transfer

Delete, Retrieve, Generate: A Simple Approach to Sentiment and Style Transfer (NAACL 2018): https://github.com/rpryzant/delete_retrieve_generate

Style Transfer Through Back-Translation (ACL-2018): https://github.com/shrimai/Style-Transfer-Through-Back-Translation

Unpaired Sentiment-to-Sentiment Translation: A Cycled Reinforcement Learning Approach (ACL 2018):(TesorFlow) https://github.com/lancopku/unpaired-sentiment-translation

Unsupervised Controllable Text Formalization (AAAI 2019): https://github.com/parajain/uctf

Image Captioning代码复现的更多相关文章

  1. 时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现(转)

    时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Z ...

  2. GitHub代码复现之opencv

    GitHub代码复现之opencv链接:https://github.com/vonzhou/opencv 待解决!!! ISSUE汇总: Issue1:vs2015找不到配置dirent.h头文件? ...

  3. 【Android编程实战】源码级免杀_Dex动态加载技术_Metasploit安卓载荷傀儡机代码复现

    /文章作者:MG193.7 CNBLOG博客ID:ALDYS4 QQ:3496925334/ 在读者阅读本文章前,建议先阅读笔者之前写的一篇对安卓载荷的分析文章 [逆向&编程实战]Metasp ...

  4. 【3D】PoseCNN姿态检测网络复现过程记录

    最近在研究室内6D姿态检测相关问题,计划在PoseCNN网络基础上进行改进实现.但是在第一步的复现过程中踩了无数的坑,最终成功运行了demo,但目前数据集train还是遇到了一些问题.有问题欢迎一起交 ...

  5. 中文NER的那些事儿3. SoftLexicon等词汇增强详解&代码实现

    前两章我们分别介绍了NER的基线模型Bert-Bilstm-crf, 以及多任务和对抗学习在解决词边界和跨领域迁移的解决方案.这一章我们就词汇增强这个中文NER的核心问题之一来看看都有哪些解决方案.以 ...

  6. DeepHyperX代码理解-HamidaEtAl

    代码复现自论文<3-D Deep Learning Approach for Remote Sensing Image Classification> 先对部分基础知识做一些整理: 一.局 ...

  7. 2016/12summary

    应用服务器处理业务逻辑,web服务器处理html文件.web服务器更加简单.应用服务器有tomcat,jboss,weblogic,web服务器有IIS,Apache. 徐总:core里面做业务逻辑, ...

  8. opencv 相关一个很好的博客

    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp: ...

  9. python识别验证码——一般的数字加字母验证码识别

    1.验证码的识别是有针对性的,不同的系统.应用的验证码区别有大有小,只要处理好图片,利用好pytesseract,一般的验证码都可以识别 2.我在识别验证码的路上走了很多弯路,重点应该放在怎么把图片处 ...

随机推荐

  1. 【42.86%】【codeforces 742D】Arpa's weak amphitheater and Mehrdad's valuable Hoses

    time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard ou ...

  2. Facial keypoints detection Kaggle 竞赛系列

    3.2# Facial keypoints detection 作者:Stu. Rui QQ: 1026163725 原文链接:http://blog.csdn.net/i_love_home/art ...

  3. 【z01】铺地毯

    [问题描述] 为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标 系的第一象限)铺上一些矩形地毯.一共有 n 张地毯,编号从 1 到n .现在将这些地毯按照 编号从小到大的顺 ...

  4. 面试无忧之Zookeeper总结心得

    为什么需要分布式系统 l 单机系统已经无法满足业务需要 l 高性能硬件价格昂贵 分布式系统带来哪些问题 l 集群中节点数据一致性问题 l 集群产生分区 l 负载问题 l 幂等性问题 l 可用性问题 l ...

  5. Eclipse 一直不停 building workspace... 完美解决总结

    Eclipse 一直不停 building workspace... 一.产生这个问题的原因多种 1.自动升级 2.未正确关闭  3.maven下载lib挂起 等..二.解决总结 (1).解决方法  ...

  6. Swift异常处理:throw和rethrow

    Swift异常处理体现了函数式语言的特性.因此我们能够传一个会抛出异常的函数闭包(高阶函数)作为參数传到还有一个函数中(父函数),父函数能够在子函数抛出异常时直接向上抛出异常,这时用rethrowke ...

  7. Servlet接口的实现类,路径配置映射,ServletConfig对象,ServletContext对象及web工程中文件的读取

    一,Servlet接口实现类:sun公司为Servlet接口定义了两个默认的实现类,分别为:GenericServlet和HttpServlet. HttpServlet:指能够处理HTTP请求的se ...

  8. ActiveReports 报告应用程序教程 (2)---上市类报告

     大多数数字在报告中系统类报告列表.实例:客户名单.产品列表.设备清单.采购清单.优惠券.商品发票.工作人员清点等..根据报告,查看类别列表相对简单.但,分丰富,在清单类报表中能够增加数据统计.数 ...

  9. Python: 图像处理的基本运算

    Python 作为一种面向对象.直译式的计算机程序语言,在很多领域得到广泛应用. 本文主要介绍 Python 在图像处理中的基本运算,借助 scikit-image 库,Python 在做图像处理的 ...

  10. jQuery在线选座订座(高铁版)

    除了电影院在线选座,我们还会接触到飞机机舱选座,当然也有汽车票火车票选座的.假如有一天买火车票也提供在线选座,那么今天我来给大家介绍下如何使用jQuery选座插件完成高铁列车座位布置.选座.不同等级座 ...