上面谈到的只是LSTM和CNN组合,在这部分来说说Transformer和LSTM的结合,我们从”Attention on Attention for Image Captioning“这篇论文说起。对Transformer不熟悉的读者可以参考 我们来思考一下,Transformer这个结构最先提出是在“Attention is all you need”这篇论文中,在被用来处理机器翻译,那么图像描述问题是不是可...
CNN(卷积神经⽹络) 图像特征提取 迁移学习(transfer learning) LSTM(递归神经⽹络) ⽂字串(sequence)的特征提取 DNN(深度神经⽹络) 从图像特征和⽂字串(sequence) 的特征预测下⼀个单词 通过链接这两个网络,使用CNN提取图像特征,再使用LSTM提取文本特征,再通过多层的DNN网络即可实现将文本特征与图像特征的...
回到综述论文From Show to Tell: A Survey on Deep Learning-based Image Captioning,里面也根据编码器和解码器进行了分类。 2.1 编码器(视觉部分) 这两张图都来自论文From Show to Tell: A Survey on Deep Learning-based Image Captioning。分为5种方法: 1)Global CNN Features:使用CNN提取全局特征; 2)Attent...
CNN(卷积神经⽹络) 图像特征提取 迁移学习(transfer learning) LSTM(递归神经⽹络) ⽂字串(sequence)的特征提取 DNN(深度神经⽹络) 从图像特征和⽂字串(sequence) 的特征预测下⼀个单词 通过链接这两个网络,使用CNN提取图像特征,再使用LSTM提取文本特征,再通过多层的DNN网络即可实现将文本特征与图像特征的...
【1】An Image captioning algorithm based on the Hybrid Deep Learning Technique (CNN+GRU)标题：一...
CNN 图片理解 VGG ResNet GoogLeNet RNN 语言理解及生成 Multimodal-RNN LSTM GRU Attention机制 (黑箱白花的思想) MS COCO竞赛 Show and tell 论文 论文翻译 Show , attend and tell 论文 attention 其他博文 Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping ...
CNN-RNN model 首先,将图片传送到CNN中,使用预先训练的网络VGG-16或者ResNet。在这个网络的末尾是一个输出类别得分的softmax分类器。但我们不是要...
该模型分为两部分(如图所示):第一部分是句子生成部分,在该部分中依然使用CNN来提取图像特征,使用LSTM来生成句子,区别是在生成单词时加入了随机噪声,并在描述句生成完成后将其输入到第二部分的判别器进行评估。第二部分用来做句子评估,使用LSTM对句子进行编码,与图像特征一起处理获得一个概率值,评估该描述句是否与人...
首先问题1：IC方向对NLP的要求高吗？我觉得Captioning更像是Machine Translation任务的一种变种，在发表...
6 Att-CNN+LSTM [6] What value do explicit high level concepts have in vision to language problems? 如图,作者首先利用VggNet模型在ImageNet数据库进行预训练,然后进行多标签数训练。给一张图片,首先产生多个候选区域,将多个候选区域输入CNN产生多标签预测结果,然后将结果经过max pooling作为图像的高层语义信息,...