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...
图像标注(Image Captioning)最近受到神经网络机器翻译的启发,将编码器RNN改为CNN来提取图像特征,但是这种CNN-RNN的编-解码器结构并没有考虑到更多的高级语义信息,比如非常重要的属性信息。将属性信息作为补充知识加进图像关系是一个十分重要的问题,我们通过设计多种变种架构(将图像特征和属性以不同方式喂进RNN,如只用图...
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,最后输入到LSTM用于描述的生成。该方法相当于保留了图像的高层语义信息,不仅在Image Caption上取得了不错的结果,在VQA问题上,也取得很好的成绩。 7 MSM[7] BOOSTING IMAGE CAPTIONING WITH A...
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,最后输入到LSTM用于描述的生成。该方法相当于保留了图像的高层语义信息,不仅在Image Caption上取得了不错的结果,在VQA问题上,也取得很好的成绩。 7 MSM[7] BOOSTING IMAGE CAPTIONING WITH A...
而image captioning系统,通常由一个CNN encoder + RNN decoder组成: 其中的CNN 能够提取一张图片的特征,其特征能用来做图片分类,目标识别,图片分割,及其他视觉任务。Vinyals et al. (2014) Show and Tell: A Neural Image Caption Generator 这篇文章将seq2seq模型中的LSTM encoder换成CNN encoder,用于提取图片的...
参考论文:YANGLJ,TANG K,YANGJC,etal.Dense captioning with joint inference and visual context 图像描述技术已被广泛应用于智能信息传播、智慧家居和智慧交通等领域,对人们的日常生活有着重要的实际意义,将来图像描述任务在深度学习和人工智能领域仍是一个重要的研究方向。
《MSCap: Multi-Style Image Captioning with Unpaired Stylized Text》在基础描述之上实现了多种风格的生成，通过生成器使用GAN技术生成描述，而LSTM则在文本输入后进行视觉信息与文本信息的融合，确保在没有视觉条件的情况下也能生成高质量的描述。《Intention Oriented Image Captions with Guiding Objects》...
The automatic Image captioning step is then modeled using a hybrid classifier, which blends LSTM and RNN from two deep learning models. The captured deep features obtained during the feature extraction stage are used to train these two deep learning models. Additionally, we will fine-tune the ...
5 MS COCO Image Captioning的挑战 在2015年的春天,作为MS COCO数据集部分的一个挑战被提出,并且组织了比赛,参与者用MSCOCO 2014数据集来训练他们的算法,并提交其在验证集和测试集上的结果于评估服务器上,每个组尝试不超过5次,为了限制其在测试集合上的果泥和,人类菜盆评估了竞赛的方法,获胜者被邀请到在CVPR 20...
语言部分和视觉部分一样,都有着比较清晰的路线,从早期的RNN、LSTM到现在主流的Transformer(2017)、BERT(2018)。这里贴出当前主流的方法: 3 推荐论文 还有一些更早期的综述论文: ●A Comprehensive Survey of Deep Learning for Image Captioning(2018):主要介绍了基于LSTM作为解码器的工作,整体结构如下: ...