image caption研究进展

主要介绍image caption最近的几篇文章，及其相关的应用。

• 1.Google NIC，Show and Tell: A Neural Image Caption Generator [CVPR2015]。code
• 2.Hard(soft)-Attention，Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention [ICML2015]。大神实现code
• 3.Review Net，Review Networks for Caption Generation [NIPS2016]。code
• 4.Adaptive Attention，Knowing When to Look: Adaptive Attention via A Visual Sentinel for Image Captioning [CVPR2017]。code
• 5.SCST，Self-critical Sequence Training for Image Captioning [CVPR2017]。大神实现code
• 6.LSTM-A，Boosting Image Captioning with Attributes [ICCV2017]。
• 7.captionGAN，Speaking the Same Language:Matching Machine to Human Captions by Adversarial Training [ICCV2017]。code
• 8.Remote Sensing Caption，Exploring Models and Data for Remote Sensing Image Caption Generation [TGARS2017]。homepage
• 9.Medical Image Caption，On the Automatic Generation of Medical Imaging Reports [ACL2018]。
• 10.BUTD_Attention，Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering [CVPR2018]。code

文章要做的事情（image captioning）：
输入：image　　　　　输出：sentence

以Google NIC中可视化的实验结果为例，image captioning的例子如下所示。

Google NIC
Google NIC的framework如下所示。
![show_and_tell_framework]](https://img-blog.csdn.net/20180612164203650?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1eGluNjA3/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
这篇文章是基于encoder-decoder结构方法，encoder端用CNN提取图像的特征，然后再将这个特征输入到decoder端，通过LSTM decoder出word level的feature，最后利用softmax对这个feature将分类，即可以产生文本，文章中提到的几个点。

• 在训练的过程中采用BeamSearch，beam_size选择要合理，并不是越大越好。
• 将前一个状态的word level的feature输入到LSTM的时候，需要用word-embedding。
• 文章明确指出，训练的数据越多对image captioning的实验结果就越好，文章还说要是有用单模态的数据做无监督的image captioning的话，将会非常有意义。
• 这个方法能产生diversity的caption，文章中列举出了一个生成的文本，准确，但是ground-truth并不存在。

Hard(soft)-Attention
Hard(soft)-Attention的framework如下所示。

这篇文章的束腰思想是在14x14x512（196x512）这样的卷积块上面加入attention的机制，即学习196（可以理解图像中的区域的个数）个权重，文章中分别采用了soft-attention和hard-attention的方式。soft-attention是学习196个加权和为1的权重，hard-attention是选择196个中可能行最大的区域，这个区域的权重为1，其他地方的权重为0。

最后

以上就是爱笑帅哥为你收集整理的image caption研究进展的全部内容，希望文章能够帮你解决image caption研究进展所遇到的程序开发问题。

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