Abstrakt. Paraply generation från bilder, som har vunnit popularitet nyligen, är en viktig uppgift för videosammanfattning, redigering och stöd för de funktionshindrade. Traditionella bildtextmetoder saknas på denna front, eftersom de inte är utformade för att generera långa informativa beskrivningar. Dessutom, vanilj tillvägagångssätt helt enkelt concretenating flera korta meningar, möjligen syntetiserade från en klassisk bildtextning system, inte omfamnar invecklade punkter: sammanhängande meningar, globalt konsekvent struktur, och mångfald. För att ta itu med dessa utmaningar, föreslår vi att öka styckegenerering tekniker med "sammanhållning vektorer", "global ämne vektorer", och modellering av den inneboende tvetydighet att associera stycken med bilder, via en variationell auto-encoder formulering. Vi demonstrerar effektiviteten i den utvecklade strategin för två datauppsättningar, som överträffar befintliga toppmoderna tekniker på båda.
Chatterjee och Schwing REF använder ''' koherensvektorer'', '' globala ämnesvektorer '', och den inneboende suddigheten hos variations autoencoder för att korrelera stycken med bilder för att öka punktgenereringstekniker.
Diverse and Coherent Paragraph Generation from Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}