在本文中,我们提出了一种新的方法,通过Semantic(语义) Attention模型将自顶向下和自底向上两种方法结合起来。 Semantic(语义) Attention具有以下特征: 1)能够注意到图像中的、语义上重要的概念或感兴趣的区域; 2)能够权衡对多个概念的 attention 的相对强度; 3)能够根据任务状态动态切换概念间的注意力。 具体来说,...
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...
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: paper...
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...
为了获得更好的特征表达来做 Image Captioning 任务,作者提出利用 Attention model 来增强最终的性能。具体来说提出两种模型,即“Hard Attention” 和“Soft Attention”。 2. Image Caption Generation with Attention Mechanism 2.1. Model Details: 2.1.1. Encoder: Convolutional Features ...
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...
论文题目:Image Captioning with Semantic Attention 论文作者:Quanzeng You, Hailin Jin, Zhaowen Wang, Chen Fang, Jiebo Luo. 论文链接:https://arxiv.org/abs/1603.03925 代码:https://github.com/magic282/NeuSum 来源:CVPRL 2016 分类:多模态 / NLP / Image Caption ...
目前大多数的基于 Attention 机制的 Image Captioning 模型采用的都是 encoder-decoder 框架。然而在 decode 的时候,decoder 应该对不同的词有不同的 Attention 策略。例如,“the”、“of”等词,或者是跟在“cell”后面的“phone”等组合词,这类词叫做非视觉词(Non-visual Word),更多依赖的是语义信息而不是视觉...
参考论文:XU K,BA JL,KIROS R,etal.Show,attendandtell:Neural image caption generation with visual attention LU JS,XIONG C M,DEVIP,etal.Knowing whentolook: Adaptive attention via a visual sentinel for image captioning(自适应注意力机制)
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: ...