[人工智能]image captioning综述入门二

0.入门二《Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions》

这篇论文相对于上篇论文《Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping》是可以生成描述description，而且retrieval也得到了提升。

文本的处理

这篇论文句子提取的不再是单词之间的属性（dependency）。而是首先对每一个单词都生成一个特征向量，这是通过双向RNN（BRNN）生成的，因为RNN网络可以学习上下文信息，单词是与整个句子的语义相关的。
RNN函数如下：

其中是1-of-k向量。

图像的处理

依然采用RCNN模型。对于image和sentence对应的相似度计算方法如下式：

模型结构

以上模型通过训练后，学习到的只是Word和image的region的对应关系，这可能会使得邻近单词（它们可能相关）被对应到不同的label中。论文通过使用马尔科夫随机场来输出最佳的每个Word对应的region的序列。马尔科夫随机场对应的势函数为：

而E(Y_c) 是能量函数，注意前面是负值，要使得最后序列的概率最大，则能量函数应尽量小。所以这里定义能量函数的条件为，使用链式条件随机场的形式：

其中，

对于后面一项，当两个前后的word分配同一个标注时，希望能量函数为0（即尽量小），否则为β。第一项可能认为是固有属性，直接与第二项相加。当β越大，意味着如果希望能量函数越小，分配到同一个box的连接的word会趋向于更多。
以上解决的是latent alignment（潜在对齐）问题。
之后通过使用generator的RNN的生成captioning，模型如下：

具体计算过程为：