图像字幕(Image Captioning)是计算机视觉的主要目标之一,旨在自动生成图像的自然描述。它不仅需要识别图像中的显著对象,理解它们的相互作用,还需要使用自然语言来表达它们,这使得它非常具有挑战性。 这段话来自论文Attention on Attention for Image Captioning,其说明了图像字幕任务的3个关键因素: 1)图像中的显著对象; 2...
论文:Attention on Attention for Image Captioning 链接:https://arxiv.org/abs/1908.06954 源码:https://github.com/husthuaan/AoANet 这篇文章主要是对注意力机制的改进,作者提出了“attention on attention”的方法,该方法通过计算注意力的结果与输入query的相关性来对信息进行过滤,作者最后将该方法运用在编码器和...
Spatial Attention机制通过动态调整注意力焦点,使模型能够更好地适应不同数据集的特点。 实践案例 在实际应用中,许多研究已经证明了Spatial Attention在Image Captioning任务中的有效性。例如,一些研究提出了结合CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的encoder-decoder框架,并在其中引入了Spatial Attention机制。这些模型...
2. Image Captioning with Attention 1) 我们的CNN 不输出一个 single vector, 而是生成一个 grid of vectors,可以让每个vector对应一个图片中的特殊地方 2) RNN的每一步timestep中,除了在每一步中采样,它也产生了一个分布(distribution)对应于图片中它想注意的位置 a1,a2,... 3) 对于 soft attention 采用...
Adaptive attention mechanismConsidering the image captioning problem, it is difficult to correctly extract the global features of the images. At the same time, most attention methods force each word to correspond to the image region, ignoring the phenomenon that words such as "the" in the ...
Normalized and Geometry-Aware Self-Attention Network for Image Captioning 重点在自注意力机制的image captioning方法上。 现有的Self-Attention方法作者认为存在两个问题: 一个是:Internal Covariate Shift 我的理解就是输入分布不一样 解决办法就是Normalization。 原来的Transformer当中也是有Normalization的,但是作者...
ImageCaptioningwithSemanticAttention使用attention将图像的CNN feature和Attributedetector检测到的属性词综合到一起作为...imagefeature从卷积层中提取针对不同spatial position的feature,是一个向量集合而不是单个向量 lstm的初始状态通过MLP学习得到Attention机制分为hard和 ...
[25]. To make mandatory correspondence between descriptive text words and image regions effective, Deng et al. proposed a Dense network and adaptive attention technique [26]. A multitask learning method through a dual learning mechanism for cross-domain image captioning is proposed in [27]. It ...
Stephen Gould, and Lei Zhang. Bottom-up and top-down attention for image captioning and visual question answering. In CVPR, 2018. [5] Lisa Anne Hendricks, Subhashini Venugopalan, Marcus Rohrbach, Raymond Mooney, Kate Saenko, and Trevor Darrell. Deep compositional captioning: ...
选择这个模型的原因有二:一是它可以在image-text标注上,生成region-word alignment,从而起到一个弱监督的作用;二是在实验过程中作者发现,SCAN模型的grounding能力甚至不如目前较流行的一个captioning模型Up-Down,因此他们认为很有可能是句子中的非名词影响了grounding,于是基于此对SCAN进行了改进,得到POS-SCAN。 模型...