标签：注意 二分 单词 模板 http 定义 stop 利用 images
1、引言
本文的主要注意力在为图片用段落描述，该任务不同于用一句话描述图片。首先作者回顾了相关研究背景。用句子描述图片往往所含的信息有限，目前主要的方法为排序检索、模板套用、直接生成，第三种是目前的研究热点，且第三种方法又演变成一个dense caption的任务，也就是获取图片的多个重要区域，为每个区域用一句话描述，然后结合所有的句子，形成dense caption。这个也有缺点，就是句子之间不连贯。本文提出一种模型，利用物体识别将图片划分几个区域，同时利用层次RNN将段落划分为几个句子，形成对应关系，完成段落生成的任务。本文也说明了image caption和hierarchical RNN（层次RNN）的研究现状，其中层次RNN是另一种避免RNN中梯度消失和梯度爆炸的方法。
2、模型
该模型首先利用物体检测将图片划分为几个不同的部分（faster-RCNN，CNN和RPN），然后聚集各区域的不同信息产生一个具有丰富语义的向量，然后将此向量作为层次RNN的输入，本实验的层次RNN包含两个，句子级RNN（sentence-RNN）和词语级RNN（word-RNN），前者用来判断产生多少句子，后者判断每个句子产生多少单词。最后输出段落。总的模型如下：
以上模型简洁扼要，且清晰具体，流程明确，很好的表示了这个任务。
在连接faster -RCNN和层次RNN中，进行了区域池化的操作，每个区域产生了一个向量，这里，我们对所有的向量进行最大池化，缩减信息量，保留最重要信息。池化操作的公式如下：
，Wpool为PxD的矩阵，P为最后生成向量的维度，D为每个区域特征向量的维度。
sentence-RNN是一个维度为512的单层隐藏层的LSTM，cell状态设为0。每个时间，产生一系列隐藏状态h1-hs，每个代表一句话，每个状态有两个作用，1、通过hi的投影和逻辑分类器，产生二分类状态和分布概率。2、hi输入两层全连接层，产生主题向量。
word-RNN是一个两层的LSTM，隐藏层大小为512，接受sentenc-RNN的输出，产生一句话。每一个时间步长，最后一层LSTM的隐藏层输出每个词语的概率，依据概率大小，选择词语，组成句子，最后输出。
结合这些句子，形成段落，最终输出。
3、实验
训练数据包含图片-段落对，段落有S个句子，每个句子有Ni个单词，yij是第i个句子的第j个词，在经过池化后的向量vp，我们将sentence-RNN展开为S步，计算每个句子的状态概率分布。然后输入到S个word-RNN，每个展开为Ni个步长，产生一个概率分布pij，关于第i个句子的第j个词，我们定义损失为如下形式：
这里，我们用三个阈值来控制每个步骤的输出数量，Tstop停止概率，Nmax表示单词最多数量，Smax表示最多句子数。
此外，这里我们也是用转移学习来应用此任务。一是用已经训练好的区域物体识别网络的参数，直接应用到我们的模型；二是用已经训练好的词向量，RNN模型的参数来初始化我们的模型。
本文采用MSCOCO数据集，且设定了一些baseline，且评价系统选用METEOR、CIDEr、BLER。详见论文。获得的结果，如下所示：
4、总结
该论文给我的启发较大，需要再读。
image caption：A Hierarchical Approach for Generating Descriptive Image Paragraphs
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原文地址：http://www.cnblogs.com/taojake-ML/p/6126663.html
