《Semantic Compositional Networks for Visual Captioning》论文笔记

CVPR 2017

Semantic Compositional Networks（SCN）有效的组合各个标签，来生成描述图像整体意义的描述。《Semantic Compositional Networks for Visual Captioning》也是CNN-LSTM结构，但SCA扩展传统LSTM的每个权重矩阵为依赖于标签的权重矩阵的集成，这取决于标签存在于图像中的概率。

给定图片I，描述，其中是热独编码，词汇表大小为V，视觉特征为。第t个描述单词被线性嵌入为维的实值向量，是需要学习的词嵌入向量。给定图像特征，描述X的概率为：

每个条件被指定为softmax(Vht),其中通过递归更新，被指定为零向量。对于带有简单转换函数的RNN，定义为：

其中，1表示只是函数，特征向量只在开始时被馈送给RNN，W定义为输入矩阵，U为递归矩阵。

SCN扩展卷积RNN的每个权重矩阵为一组依赖于标签的权重矩阵的一个集成，与标签存在于图像中的概率相关。SCN-RNN计算为：

其中，，与是根据语义概念向量s，依赖标签的权重矩阵集成。

给定，定义两个权重张量, , ，，则

其中，是s中第k个元素，、是、的二维切片。

该方法参数的数量与K成正比，对比较大的K难以实现，因此作者因式分解和：

其中，，，, ，，, 是因子数量。将上式代入，则用RNN获得SCN：

其中，表示基于元素的相乘，、在所有描述上共享，有效的捕获常见的语言模式。

使用LSTM单元归纳SCN-RNN，定义为：

对于*=I,f,o,c，定义：

最终目标函数为：

最后

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