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. php课程 4-16 数组自定义函数(php数组->桶)

    php课程 4-16  数组自定义函数(php数组->桶) 一.总结 一句话总结:php的数组储存机制,和桶排序完美的结合.所以php的操作中多想多桶的操作. 二.数组自定义函数 1.相关知识 ...

  2. DOM 的classList 属性

    1.添加1个或多个class add(class1, class2, ...) 2.移除class remove(class1, class2, ...) 3.判断指定的类名是否存在 contains ...

  3. numpy tricks(二)—— 删除多维数组的行或列

    numpy.delete numpy 下的多维数组,如果要删除其中的某些行,或某些列,不可以用置空的方式,进行设置: A[1, :] = None, ⇒ 会将 A 中的第一行数据全部置为 Nan 1. ...

  4. WPF Chart 图标

    DevExpress: <dxc:ChartControl.Diagram> <dxc:XYDiagram2D.SeriesTemplate> </dxc:XYDiagr ...

  5. java phoenix 连接hbase

    <dependency> <groupId>org.apache.phoenix</groupId> <artifactId>phoenix-core& ...

  6. 推荐:一个写的相当好的介绍C++单元测试框架Google Test (gtest) 教程

    原文来自:http://www.cnblogs.com/coderzh/archive/2009/04/06/1426755.html 虽然有点晚了,还是一口气读完了全部文章.作者言简意赅和明快的风格 ...

  7. 【19.05%】【codeforces 731F】 Video Cards

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

  8. 读取和修改xml文件

    如有一个xml文件DownData.xml,内容如下 <?xml version="1.0" standalone="yes"?> <Root ...

  9. hdu 1418(抱歉)(欧拉公式,定点数,棱数,面数的关系)(水题)

    抱歉 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submiss ...

  10. 允许Android对于飞行模拟器

    Android模拟器是公认的慢,并且不是一般的慢,即使在高性能的PC上,跟开发环境没关系,由于它就是慢.可是我们又必须使用模拟器,比方在測试Android不同版本号的兼容性时,或者在測试不同屏幕尺寸的 ...