Attention on Attention AoANet for Image Captioning Training and Objectives Experiments 论文链接:ieeexplore.ieee.org/sta Abstract 注意力机制广泛应用于当前的图像标注编码/解码器框架中,在每个时间步长生成编码向量的加权平均值来指导解码过程。然而,解码器几乎不知道参与的向量和给定的注意查询是否相关或如何相关,这...
Paper:Attention on attention for image captioningCode:github.com/husthuaan/Ao Paper:Attention branch network: Learning of attention mechanism for visual explanationCode: Paper:Attention models in graphs: A survey Code:综述 Paper:Area attentionCode:GitHub - mikomel/area-attention: PyTorch implementation ...
为了量化bottom-up attention 模型的影响,在caption和VQA实验中,我们根据先前的工作以及消减后的基准评估了完整模型。在每种情况下,基线(ResNet)都使用在ImageNet上经过预训练的ResNet CNN来编码每个图像,以代替自下而上的注意力机制。 在Image Caption实验中,我们使用Resnet-101的最终...
一:摘要 作者提出了一个新的attention模型,这个模型与以往的区别在于,不仅考虑了状态与预测单词之间的关系,同时也考虑了图像区域与单词,状态之间的两两关系,好处嘛,就是信息考虑的更加全面,考虑的全面总归不是坏事啦~~。 二:baseline 这个图像生成文本的baseline,现在基本就是建立在谷歌的NIC模型上,思路是这样:用预...
[11]. Huang, Lun, et al. "Attention on attention for image captioning." Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision . 2019.[12]. Wang, Xiaolong, et al. "Non-local neural networks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition . ...
Image Captioning 和 VQA 2.方法 Top-down atttention 和 Bottom-up attention 结合起来,作者说 bottom-up attention 就是将图片的一些重要得区域提取出来,每一个区域都有一个特征向量,Top-down attention 就是确定特征对文本得贡献度。 对于一个图片I,提取出k个图片特征V=\{v_1,v_2,...,v_k\...
Image Captioning是一种为图像生成字幕或者标题的任务。给定一个图像如下: 我们的目标就是为这张图生成一个字幕,例如“海上冲浪者(a surfer riding on a wave)”。此处,我们使用一个基于Attention的模型。该模型能够在生成字幕的时候,让我们查看它在这个过程中所关注的是图像的哪一部分。
Image CaptioningDivergent ObservationConvergent AttentionAttention mechanism has made great progress in image captioning, where semantic words or local regions are selectively embedded into the language model. However, current attention-based image captioning methods ignore the fine-grained semantic information ...
SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning(http://cn.arxiv.org/abs/1611.05594v2) 1.8 含多种attention技巧的人体姿态估计 2017_CVPR香港中文大学(cuhk) 整合多内容信息注意力机制(multi-context attention mechanism)到CNN网络,得到人体姿态估计端到端的框架. ...
上述机器翻译的CV版本——看图说话(Image Captioning)也是如此。例如对着下面这张图说话 一个理想的输出为“A duck swimming in the water”。事实上,当以序列方式一个一个得到输出词汇的过程中,某些重要词汇只依赖图像中的部分内容,这种由部分内容确定输出即使用了attention机制——不同时刻看图像的不同地方。如下面...