【论文笔记】——Convolutional Image Captioning_convolutional image captioning论文详解

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总体介绍：

Image Captioning（图像描述）就是描述一张图里面的内容，最近几年比较突出的是一种利用LSTM（RNN）的方法。尽管LSTM有着出色的记忆能力并且能减轻梯度消失的问题，但是它太复杂并且必须按照时序来训练。作者提出了一种利用卷积来进行图像描述的方法来解决这个问题，并通过实验验证发现这种方法和LSTM相比更好。

RNN方法

在介绍RNN方法之前，先介绍一下RNN的Encoder-Decoder结构。在原始RNN结构中，输入和输出必须是等长的。而对于要解决的翻译等问题中，两种语言的长度往往是不同的，所以需要将其映射。Encoder-Decoder就解决了这个长度不一的问题，先把输入的单词序列进行one-hot，然后转为word embedding形式再输入到RNN网络。Encoder部分相当于编码，它把所有的输入“编码”成一个向量表示（也就是最后一个隐层状态$h_n$），Decoder部分就是利用$h_n$里的信息进行解码，最终输出单词序列。

然后介绍RNN方法，大致框图如下：

Encoder部分用的VGG16，也就是CNN来处理；Decoder部分则用的是LSTM。图中的$<S>$是开始的标志，$<E>$是结束的标志。

首先利用VGG16提取图像的特征，然后利用image embedding编码后输入到LSTM，记此时时间为T，并获得状态输出$h_0$。$h_0$作为输入传到下一个时刻T=1时的LSTM，然后将单词embedding后按顺序一个个地传进LSTM。每一步都会获得一个概率分布$p_{i,w}(y_i|I)$（w是参数，I是输入图像），选择这个分布中概率最大的作为当前单词的输出，一直到结束标志出现或者达到了设定的最大句长。

对于$p_{i,w}(y_i|I)$，$y_i$的获得与之前所有$y_{<i}$单词有关，由于LSTM具有记忆性，可以认为$h_i$包含了这种依赖性。这个概率可以用下面的公式来计算：
$$p_{i,w}(y_i|h_i,I)=g_w(y_i,h_i,I)$$
$g_w$可以是任何可微函数/深度网络。而$h_i$也与以前的状态、输入图像、单词输入有关（LSTM的性质）：
$$h_i=f_w(h_{i-1},y_{i-1},I)$$
word embedding和LSTM的参数w可以通过最小化训练数据的负对数似然来获得：

但为了避免更复杂的gradient flows（？），训练期间传给下一时序LSTM的单词用的是ground-truth $y_{i-1}^{\ast }$而不是上一时序预测到的$y_{i-1}$。
$$h_i=f_w(h_{i-1},y_{i-1}^{\ast },I)$$
这样虽然简化了gradient flows，但是很明显地导致了训练和测试时输入数据的不同。

RNN的不足：1.必须按时序来；2.分类准确率低；3.仍然存在梯度消失问题。

这部分可以参考《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》
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Convolutional方法

作者提出的这种方法大致结构如下图：

输入输出和RNN一样，都进行了word embedding，但中间的LSTM部分换成了masked convolutions。

对于最后输出的概率分布$p_{i,w}(y_i|I)$，这种方法也可以近似的表示为
$$p_{i,w}(y_i|y_{<i},I)=f_w(y_i,y_{<i},I)$$
而为了不让卷积操作使用当前单词之后的单词，使用masked convolutional层来只针对”过去“的单词。就好比图中输出$y_3$的卷积层，它的输入只能包括$y_1^{\ast },y_2^{\ast }$，后面的$y_4^{\ast },y_5^{\ast }$等都不能作为它的输入。这样做其实就是模仿LSTM（当然也是为了使得生成的句子更通顺），LSTM就是当前时序的输出只与前面的单词有关。

至于masked convolutions，作者提到他参考了《Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders》中的结构，简单来说其实就是只保留卷积核中心点之前的像素信息。

整个实现过程和RNN其实差不多，训练期间输入的也是GT（$f_w(y_i,y_{<i}^{\ast },I)$）。由于在训练时GT是已知的，而且CNN模型不需要像RNN一样按时序来一个个预测，所以可以并行训练整个句子中的所有单词。

重点来了，具体结构见下面这张大图，假设GT为$y_1^{\ast },...,y_5^{\ast }="a,woman,is,playing,tennis"$。

先介绍四部分：

• Input Embedding。每个单词一开始是one-hot的，总共9221维（因为设定的单词集有9221个），然后进行embedding变成512维的向量，与RNN方法保持一致。
• Image Embedding。图像I经过VGG16提取其特征，然后经过dropout、ReLU、线性层最终获得一个512维的embedding。它与上面的input embedding共同作为输入传至CNN模型。
• CNN模型。这个CNN模型有三层masked convolutions，每一层卷积的padding都补0以保证最后输出也是512维。激活函数用的是GLU，后续过程还使用了参数归一化、dropout等。Masked convolutions的接受域为5，设置句长最大为15。
• 分类层。使用的是一个线性层来将最终输出的512维向量转为256维，然后通过全连接上采样到9221维，其实就是one-hot型，再softmax一下就可以获得单词的概率。

一些训练细节：利用交叉熵损失来训练CNN和embedding层；微调VGG16训练8epochs；初始学习率是$5e^{-5}$，每隔15个epochs将其除以10，总共训练30个epochs。

接下来是我对这个模型的理解（先不考虑图中左上角那个attention部分）：

1. 原图最开始是224x224x3——经过VGG16后变成4096维——然后经过dropout、ReLU、线性层变成512维——维度扩充变成512x15（因为设定N=15）
2. 句子这边，先是给一个开始符号$<S>$，然后对每个one-hot的9221维单词进行word embedding，获得512维的向量，同理因为句长维15，所以维度也扩充维512x15
3. 把1、2的结果连接，维度是1024x15
4. 把3的连接结果作为输入传至第一个masked convolution，依次经过dropout、卷积、GLU、attention（后续会细讲）
5. 3的结果经过线性变化后再加上4的结果
6. 5的结果作为第二个masked convolution的输入，与第4步相似，也经过dropout、卷积、GLU、attention
7. 把5的结果直接和6的结果相加，并类似6、7步循环一次，最终获得512x15的向量
8. 三层masked convolution后，经过线性变换变成256x15维，然后利用全连接上采样到9221x15维，最终经过softmax获得15个单词的概率分布

然后是Attention部分，每个单词的attention部分的参数都是不一样的，并且在每一层masked convolution中都有使用，是一个512维的向量。假设参数是7x7的，因为传给Attention的图像特征维数是7x7x512。它的大致结构如下图：

也可以用下面这个公式表示：

$d_j$是第j个单词的GLU之后的输出，W是$d_j$的一个线性变换，$c_i$是从VGG16后得到的7x7x512的特征，$a_{ij}$表示Attention的参数。最终可以把$a_{ij}$与$c_i$相乘的和作为Attention的输出。

实验分析

这部分做的实验有点多，我选择性地放一部分。作者是在MSCOCO上进行实验的。

上面这个表格是作者在利用beam search的情况下的表现，可以看出在beam size为3时，这些评价标准都达到了最好的。

beam search 简单理解一下就是在测试的时候，第一个时间点输出top-k个候选词，然后分别输入到第二个时间点，得到第一个和第二个词的候选词组合，再选top-k，以此迭代。

这张表也能说明性能不错，c5是指这些图的参考描述有5种。

上面两张图是一些实例，可看出分成了7x7格，attention对于突出的事物比较关注，在预测一些”a, of ,on“等单词的时候是均匀的。

这张表是作者想说明他的方法训练每个参数所需要的时间比LSTM的方法要好。

然后作者将Attention机制撤除来和LSTM方法比较性能，因为LSTM方法没有使用空间图像特征。

这张图作者想表示，虽然CNN的损失比较高(a图可见)，但概率分布中并不会产生峰值(b图)，作者认为对于图像描述来说多样的预测并不坏（？？！！）；然后c图可以看出CNN方法的准确率是更高的。

后面还有图表示RNN/LSTM方法梯度消失问题比CNN方法要严重，以及一些相关工作。

讨论：（这些问题来源于网上）
1.解决了什么问题？
图像描述
2.提出了怎样的方法？
masked convolutions来代替原来的RNN/LSTM
3为什么会提出这个方法？
RNN方法要按照时序来，训练有点耗时；准确率不高；仍存在梯度消失问题。
4.设计了怎样的模型？
VGG16+masked convolutions+attention
5建立在什么样的假设上？
我记得的好像只有一个attention的参数为7x7维
6.这篇文章的关键点是什么？
masked convolutions来代替LSTM的方法是首次提出，因为这种需要记忆的网络往往想的都是RNN/LSTM这种有记忆单元的网络，如果用CNN的方法的话就会简单很多，并且可以并行。
7.贡献是什么？
如6，启发了可以用CNN来做一些需要按照时序来的东西
8.如何通过这个模型验证了作者所提出的观点？
Masked convolutions通过改变卷积核里面的数，就能做到当前预测只与”过去“的单词有关。
9.这个模型为什么能work？
@_@ 这个问题有点难，应该跟8差不多。