图像描述(Image Captioning)任务,简单来说是根据输出图像,生成与图像有关的自然语言描述。可以利用到儿童早教,盲人辅助,导航等实际场景中。 接下来我们将对GAN在图像描述任务中应用的论文进行介绍。 GAN在image captioning 下一共有以及几篇论文: 1. Improving Image Captioning with Conditional Generative Adversarial Ne...
整个模型分为提取图像特征的 Bottom-Up Model 和 生成 caption 的 Captioning Model。Bottom-Up Attention Model 采用 Faster R-CNN 作为 检测器,添加一个 attribute class 的分支在 Visual Genome (这里引入了外部数据集?) 上也进行训练,目的是学习到更加好的特征表达。在 Faster R-CNN 跑完之后,我们提取每一...
因此近几年来大量的工作致力于图像字幕（image captioning），这项任务简而言之就是“使用语法和语义正确...
7.Yao T, Pan Y, Li Y, et al. Boosting Image Captioning with Attributes[J]. 2016. 8.Lu J, Xiong C, Parikh D, et al. Knowing When to Look: Adaptive Attention via A Visual Sentinel for Image Captioning[J]. 2016. 作者 朱欣鑫,北京邮电大学在读博士,研究方向为视觉语义理解 邮箱:zhuxinx...
虽然目前的captioning最新方法在准确性和多样性方面都取得了接近人类Ground Truth的数值结果,但定性结果不能说是好结果,如上图所示。人类在准确度(CIDEr)方面只有87.8,而目前机器学习模型的最高分至少达到130。由于描述的多样性,具有良好语义结构的人类字幕获得这种低度量结果是合理的。然而,对于基于机器学习的工作,很难...
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')returnmodel 2.2 模型评价 衡量两个句⼦的相似度(BLEU) ⼀个句⼦与其他⼏个句⼦的相似度(Corpus BLEU) • BLEU,全称为Bilingual Evaluation Understudy(双语评估替换),是⼀个⽐较候选⽂本翻译与其他⼀个或多个参考翻译的评价分数。
Image Captioning 一般有两个组成部分: a)图像编码器 (image encoder),它接收输入图像并以一种对图像描述有意义的格式来表示图像; b) 图说解码器 (caption decoder),它接受图像表示,并输出文本描述。 image encoder 是一个深度卷积网络,caption decoder 则是传统的 LSTM/GRU 递归神经网络。当然,我们可以从头开始训...
Image Captioning(1) 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。但我们不是要分类图像,我们需要表示该图像空间信息的一组特征。为了获取这组特征,删除图像分类的全连接层,并查看更早的层级从图像中提取空间信息。
图像理解(Image Captioning)(1)CNN部分 一、 应用领域 图像搜索 安全监控 鉴黄 二、 原理 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)...
图像理解(Image Captioning)(1)CNN部分 总体步骤: 一、 应用领域 图像搜索 安全监控 鉴黄 二、 原理 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)...