对Image caption的一些理解(看图说话)_imagecaption技术讲解

1. 背景

​ 在计算机视觉中，图像分类和目标检测任务是比较成熟的领域，已经应用到实际的产品领域。而“看图说话”要实现的功能是，给定一张图像，计算机能告诉我们图片的内容，显然，这会使一个比较复杂的任务，因为它涉及到了如下的子任务：

1）检测图像中的目标；

2）目标的属性，比如颜色、尺寸等；

3）目标之间的关联；

4）语言模型，用于把上面的信息表述成句子；

2. 相关的论文

2.1 “Show and Tell: A Neural Image Caption Generator”

​ 为了实现看图说话的功能，初步的想法是使用多个模型，分别实现上面的各个子任务，然后把每个子任务的结果进行逻辑上的组合。作为谷歌的大作，“Show and Tell: A Neural Image Caption Generator”这一篇论文首次使用端到端的神经网络实现图文转换功能，该网络结构与语言翻译模型的对比如下，

语言翻译模型：source sentence —> encoder —>fixed length vector —> decoder —> target sentence

图文转换模型：source image —> encoder —>fixed length vector —> decoder —> target sentence

可以看出，它们是很相似的，区别在于输入的不同，语言翻译模型的输入是序列数据，对应的encoder便是RNN了，而图文转换模型的输入是图片，对应的encoder则为CNN网络，具体的网络结构如下，

​ 注：引用自论文“Show and Tell: A Neural Image Caption Generator”

在训练阶段，模型经过两大阶段：图像信号的forward propagation和误差信号的back propagation。前向传播的公式表示如下，

误差信号的定义如下，

其中，$$p_t(S_t)=p(S_t|I,S_0,...,S_{t-1})，L(I,S)=-logp(S|I)$$，因此，优化的目标是给定任意输入图像I，输出序列S的联合概率最大化，这里是将联合概率展开成了条件概率的乘积的形式。

2.2 “Captioning Images with Diverse Objects”

​ 上面的文章使用的是有监督的方法，只能识别训练集中出现的目标，因此在应用中是非常受限制的。大牛Lisa Anne在CVPR 2016上发的一篇文章“Deep Compositional Captioning”，第一次解决了描述novel 目标的目的（训练集中不存在该目标），作为一篇oral文章，作者提供了文章的代码，https://github.com/LisaAnne/DCC。

​ 为了优化半监督看图说话模型的效果，作者所在团队在CVPR 2017发了一篇新的文章“Captioning Images with Diverse Objects”，这里主要阐述这篇文章中的思想。

2.2.1 网络结构

​ 文中将所提模型称之为“Novel Object Captioner (NOC)”，其网络结构如下图，它包含了三个子任务：语言建模+目标识别模型+图文生成。从直觉上可见，当联合训练时，模型可以实现下面的目标：（1）生成读起来通顺的文本；（2）识别图像中的视觉目标；（3）生成合理的图片描述。当（2）和（3）互补时，可以使的生成的文本包含(2)的结果，这里（2）为imagenet 1000类的目标，（3）为MSCOCO caption数据集，只包含了80类目标，也即在inference阶段，生成的文本中可以包含其余的920种目标。

2.2.2 优化的目标函数

​ 模型优化的目的是，在给出图像描述的同时尽可能多地识别图中的物体，包括image caption数据集（paired）中未出现或者很少出现的目标，在训练过程中联合优化Image model、Language model 和 Caption模型，整体的目标函数如下，

2.2.2.1 Image-specific Loss

​ 与常用的CNN分类模型不同，这里我们希望能够尽可能全地描述出图像中存在的所有目标，所以这里的CNN为一个多标签模型，其cross-entropy 损失如下，

其中，$l$ 表示标签的总个数， $z_{}$