论文笔记：Image Captioning with Semantic Attention

论文链接：Image Captioning with Semantic Attention

---

框架

与普通的image Caption框架相比，论文从图片中提取了visual attribute（实际上就是一些单词），并把这些attribute结合进了input跟output attention model里面。

整个框架的公式如下：

x0=ϕ0(v)=Wx,vv

ht=RNN(ht−1,xt)

Yt∼pt=φ(ht,{Ai})

xt=ϕ(Yt−1,{Ai}), t>0

v: CNN中间层的响应 (global visual description), 只在initial input x0中被使用。

{Ai}: set of visual attributes or concepts
对于这个attributes, 文章提出了三种方法来提取，分别是：
1. 在数据库查找相近的图片并选择其标签
2. 使用多标签的分类器
3. 使用全卷积网络(FCN）
而文章重点并不在这里，就不详细介绍了

ϕ,φ: input and output models

文章把自己的做法和Show Attend and Tell的做法进行了对比，得出了几点主要的区别：

1. [2]的attention model由于是从CNN中提取的feature，需要固定的分辨率，而本文的concepts则没有分辨率的限制(attributes 的三种提取方法都不需要固定分辨率)，这个concepts甚至也不需要在图片中有直接的展现。
2. 本文有一个结合了top-down information (the global visual feature，CNN信息) 和bottom-up concepts（attributes）的feedback过程（个人疑问1：这个feed back体现在哪里？），而[2]并没有这个过程。
3. [2]在图片特定的位置使用了pretrained CNN提取出的feature，而本文使用了word feature，因此可以使用外部的图像数据来训练visual concepts，使用文本数据来学习semantics between words。

---

input attention model

input attention model主要就是计算权重αit:

αit∝exp(yTt−1U~yi)

• exp是指以softmax函数的方式将所有{Ai}进行归一化
• αit: attribute Ai 与前一个预测单词 Yt−1 的相关性
• yt−1, yi: Yt−1 和 Ai的one-hot representation
• U~∈R|y|×|y|: 词典大小的矩阵。我认为可以这样理解，这个矩阵存放着每个单词和其他单词之间的相关性，Yt−1 和 Ai这样的one-hot向量对U~相乘就是进行一个查表的操作。这个矩阵因为只跟单词有关，因此同一个单词即使在句子中的不同位置出现，它下一个单词的αit都是一样的。对αit的可视化也验证了这一观点：
  
  图中第二行是αit的变化，可以看到，以单词”a”为例，对于出现在句子中不同位置的单词”a”，对应的attribute权重α都是一样的

αit∝exp(yTt−1ETUEyi)

• 由于U~的维度太大，这里加入了word embedding 矩阵E来进行降维。E 是以Word2Vec或者Glove来单独训练的，不参与最后的训练

xt=Wx,Y(Eyt−1+diag(wx,A)∑iαitEyi)

• wx,A 对visual attributes在word space的每个维度的相对重要性进行了建模。个人理解因为E是单独训练的，存在一个不对应的问题，所以要加入wx,A
• xt作为模型的输入，这里把直接把attention部分和前一个单词的部分直接相加了，感觉应该用concatenate的方式会好一点？

---

output attention model

output attention model基本跟前面input attention model类似。

原文对βit的解释：

a different set of attention scores are calculated since visual concepts may be attended in different orders during the analysis and synthesis processes of a single sentence.

βit∝exp(hTtVσ(Eyi))

• 由于加入了随时间变化的hTt，所以βit跟αit不一样。在不同位置的同一单词对下一个单词的βit是会变化的
• V∈Rn×d：可以理解为V建立了隐状态ht与单词的embedding之间的相关性
• 因为 ht 输出的时候经历了一个非线性变换，因此这里也要加入激活函数σ来对Eyi进行同样的变换

pt∝exp(ETWY,h(ht+diag(wY,A)∑iβitσ(Eyi)))

• 最后单词概率分布的输出，基本跟前面一样

---

loss

minΘA,ΘR−∑tlog p(Yt)+g(α)+g(β)

• 损失函数前面部分和以往的做法一样
• ΘA={U,V,W∗,∗,w∗,∗}
• ΘR: RNN中所有参数
• g(α), g(β): {αit} 和 {βit}的正则化

g(α)=∥α∥1,p+∥αT∥q,1=[∑i[∑tαit]p]1/p+∑i[∑t(αit)q]1/q

• p > 1 对在整个句子中对一的 Ai 的过度attention进行惩罚
• 0 < q < 1 对任意时刻的分散attention进行惩罚

---

实验

文章是当时state-of-the-art的结果。
作者测试了单独使用input或者output attention的效果，发现只使用一个的话只对模型只有少量的提升，但同时使用则有较大提升，说明两个具有比较强的协同作用。
而对于attributes的提取，作者发现使用FCN的效果是最好的。
对于attributes的使用，除了前面介绍的attention方法ATT，作者还测试了MAX和CON（concatenate），效果都没有ATT好。

---

总结

文章提出了新的attention模型，结合了top-down和bottom-up的机制，在利用image的overview的同时也利用了丰富的visual semantic aspects。模型的真正威力在于对这些aspects的关注，以及把全局和局部信息利用起来生成更好的captioin。

参考：
https://lisabug.github.io/2016/03/17/image-captioning-with-semantic-attention/

---