摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
缩写、符号清单、术语表 | 第12-13页 |
1 绪论 | 第13-28页 |
1.1 课题背景 | 第13-15页 |
1.2 拟解决的问题 | 第15-17页 |
1.3 国内外现状分析 | 第17-23页 |
1.3.1 表示学习与Embedding | 第17-18页 |
1.3.2 计算机自动图像生成 | 第18-23页 |
1.4 本文的实现方式 | 第23-25页 |
1.5 本文结构安排 | 第25-27页 |
1.6 本章小结 | 第27-28页 |
2 词向量的构建 | 第28-44页 |
2.1 词向量在本课题中的研究背景 | 第28页 |
2.2 单词向量化的必要性 | 第28-30页 |
2.3 单词向量化的基本原理 | 第30-32页 |
2.4 word2vec单词向量化 | 第32-36页 |
2.5 本课题单词向量化算法的创新点与具体实现 | 第36-41页 |
2.6 本章单词向量化方法的结果分析 | 第41-43页 |
2.7 本章小节 | 第43-44页 |
3 句子向量以及句子向量的构建 | 第44-58页 |
3.1 句子向量简介 | 第44-45页 |
3.2 句向量的现有方法 | 第45-48页 |
3.3 本文句向量的方法 | 第48-57页 |
3.3.1 艺术品语句中各类文本的编码方式 | 第48-51页 |
3.3.2 主题权重加权(Topic Reweighted Sentence Vector) | 第51-54页 |
3.3.3 加权的科学原理 | 第54-56页 |
3.3.4 句子向量的实验结果 | 第56-57页 |
3.4 本章小结 | 第57-58页 |
4 基于句子向量自动上色的实现 | 第58-71页 |
4.1 搜索算法: 如何实现从向量到颜色的搜索 | 第58-60页 |
4.2 色彩提取: 如何实现颜色的自动提取 | 第60-64页 |
4.2.1 系统结构之色彩提取 | 第60页 |
4.2.2 色彩模式 | 第60-63页 |
4.2.3 色彩提取 | 第63-64页 |
4.3 上色算法: 如何实现颜色的自动上色 | 第64-69页 |
4.3.1 系统结构之自动上色 | 第64-65页 |
4.3.2 泛洪填充算法 | 第65-67页 |
4.3.3 一些问题 | 第67-69页 |
4.4 本章小结 | 第69-71页 |
5 实验结果 | 第71-80页 |
5.1 输入语句的测试案例 | 第71-75页 |
5.2 效果图类型的测试案例 | 第75-78页 |
5.3 本章小结 | 第78-80页 |
6 总结与展望 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
附录A 附录: 实验结果 | 第87-92页 |
A.1 文本搜索结果 | 第87-92页 |
A.1.1 输入: 温柔 | 第87页 |
A.1.2 输入: 我想要温柔的柔和的感觉 | 第87-89页 |
A.1.3 输入: 温柔的女性化的感觉 | 第89-90页 |
A.1.4 输入: 冷静的男性 | 第90-91页 |
A.1.5 输入: 冷静的男人 | 第91页 |
A.1.6 输入: 快乐的儿童 | 第91-92页 |