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图像描述生成(image caption)

更新时间:2024-01-18

之前做毕业设计时,苦于没有高质量的图文数据对,了解到可以由图片生成文本,但也就体验了下模型效果,并没有进行这方面的学习,现在借此机会了解了解。

前言

image caption的目标就是根据提供的图像,输出对应的文字描述。如下图所示:


对于图片描述任务,应该尽可能写实,即不需要华丽的语句,只需要陈述图片所展现的事实即可。根据常识,可以知道该任务一般分为两个部分,一是图片编码,二是文本生成,基于此后续的模型也都是encoder-decoder的结构。

人类可以将图像中的视觉信息自动建立关系,进而感知图像的高层语义信息,但是计算机只能提取图像的特征信息,无法向人类大脑一样生成高层语义信息,这就是“语义鸿沟问题”。图像描述技术可以将视觉信息转化为语义信息,有利于解决“语义鸿沟”。

方法

1 传统image caption方法
1.1 基于模板的方法

生成的句子有固定的模板,检测图像中物体、场景和动作等相关元素,在模板中填充相关的词语,组合成句子

该方法虽然可以生成对图像的准确描述,但是缺点也十分明显,生成的内容单一且较为固定,并且人工参与程度较高。

1.2 基于检索的方法

通过图片匹配的方式实现。先将大量的(图像,图像描述)存入数据库,之后将输入图像与数据库中的图像进行对比,找出相似的图像,将对应的图像描述作为作为候选描述,再对这些描述进行合理的组织,生成输入图像的描述。

这种方法的性能依赖于标注数据集的大小和检索算法,并且受限于相似度计算的准确程度,生成的描述也相对局限,不一定能满足要求。

2 基于深度学习的image caption方法

基于深度学习的方法,概括起来就是有编码器实现对图像的编码,再由解码器生成对应的文字,结合了图像处理和自然语言生成两个方向。

2.1 NIC

论文:Show and Tell: A Neural Image Caption Generator

链接:https://arxiv.org/abs/1411.4555

“show and tell”这篇论文,于2015年提出,首次将深度学习引入image caption任务,提出了encoder-decoder的框架。


作者使用CNN提取图像特征,使用LSTM作为解码器生成对应的图像描述

根据上图,有如下计算流程:

x − 1 = C N N ( I ) x_{-1}=CNN(I) x1=CNN(I)
x t = W e S t , t ∈ { 0... N − 1 } x_t=W_eS_t,t\in\{0...N-1\} xt=WeSt,t{0...N1}
p t + 1 = L S T M ( x t ) , t ∈ { 0... N − 1 } p_{t+1}=LSTM(x_t),t\in\{0...N-1\} pt+1=LSTM(xt),t{0...N1}

式中, I I I表示图像编码, W e W_e We表示将单词进行向量化的参数矩阵, S = ( S 0 , . . . , S N ) S=(S_0,...,S_N) S=(S0,...,SN)表示图像对应的描述句子,其中 S 0 S_0 S0表示句子的起始字符, S N S_N SN表示句子的结束字符,也就是说,如果有句子there are two books and one pen,那么其应该被处理为 there are two books and one pen 的形式,当解码器生成时,表示句子生成结束。

使用极大似然估计计算损失函数:

L ( I , S ) = − ∑ t = 1 N l o g p t ( S t ) L(I,S)=-\sum^N_{t=1}logp_t(S_t) L(I,S)=t=1Nlogpt(St)

2.2 注意力机制

论文:Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention

链接:https://arxiv.org/abs/1502.03044

这篇文章于2015年发布,在NIC的基础上引入了注意力机制,主要对解码器的结构进行改变,其示意图如下:

文中,作者一共实验了三种注意力机制,分别为additive attentionstochastic hard attentiondeterministic soft attention

2.2.1 additive attention

注意力权重的计算方式为:

e t i = f a t t ( a i , h t − 1 ) e_{ti}=f_{att}(a_i,h_{t-1}) eti=fatt(ai,ht1)

α t i = e x p ( e t i ) ∑ k = 1 L e x p ( e t k ) \alpha_{ti}=\frac{exp(e_{ti})}{\sum^L_{k=1}exp(e_{tk})} αti=k=1Lexp(etk)exp(eti)

z ^ t = ϕ ( a i , α i ) \hat{z}_t=\phi({a_i},{\alpha_i}) z^t=ϕ(ai,αi)

式中, α t i \alpha_{ti} αti表示注意力权重; t t t表示时间步; i i i表示图像的区域 i i i a i a_i ai表示图像区域 i i i的向量表示; h t − 1 h_{t-1} ht1为LSTM上一个时间步的隐藏层的输出; f a t t f_{att} fatt是注意力模型,由多层MLP实现; z ^ t \hat{z}_t z^t表示上下文向量; ϕ \phi ϕ为一个功能函数,返回单个向量

这里需要注意力得是,前面式子中,注意力模型以多层MLP实现,这是一种叫做“additive attention”的注意力机制。这种方法可以直接看作加权平均,在形式上,给定两组向量:输入向量 { x 1 , . . . , x n } \{x_1,...,x_n\} {x1,...,xn}和隐向量 { h 1 , . . . , h n } \{h_1,...,h_n\} {h1,...,hn},则 h i h_i hi x j x_j xj之间的附加注意力计算方式为:

f a t t ( h i , x j ) = W 3 T σ ( W 1 h i + W 2 x j ) f_{att}(h_i,x_j)=W^T_3\sigma(W_1h_i+W_2x_j) fatt(hi,xj)=W3Tσ(W1hi+W2xj)
式中, σ \sigma σ表示激活函数,其代码实现如下:

class Attention(nn.Module):
    """
    Attention Network.
    """

    def __init__(self, encoder_dim, decoder_dim, attention_dim):
        """
        :param encoder_dim: feature size of encoded images
        :param decoder_dim: size of decoder's RNN
        :param attention_dim: size of the attention network
        """
        super(Attention, self).__init__()
        self.encoder_att = nn.Linear(encoder_dim, attention_dim)  # linear layer to transform encoded image
        self.decoder_att = nn.Linear(decoder_dim, attention_dim)  # linear layer to transform decoder's output
        self.full_att = nn.Linear(attention_dim, 1)  # linear layer to calculate values to be softmax-ed
        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)  # softmax layer to calculate weights

    def forward(self, encoder_out, decoder_hidden):
        """
        Forward propagation.
        :param encoder_out: encoded images, a tensor of dimension (batch_size, num_pixels, encoder_dim)
        :param decoder_hidden: previous decoder output, a tensor of dimension (batch_size, decoder_dim)
        :return: attention weighted encoding, weights
        """
        att1 = self.encoder_att(encoder_out)  # (batch_size, num_pixels, attention_dim)
        att2 = self.decoder_att(decoder_hidden)  # (batch_size, attention_dim)
        att = self.full_att(self.relu(att1 + att2.unsqueeze(1))).squeeze(2)  # (batch_size, num_pixels)
        alpha = self.softmax(att)  # (batch_size, num_pixels)
        attention_weighted_encoding = (encoder_out * alpha.unsqueeze(2)).sum(dim=1)  # (batch_size, encoder_dim)

        return attention_weighted_encoding, alpha
2.2.2 stochastic hard attention

对于随机注意力机制有:

p ( s t , i = 1 ∣ s j < t , a ) = α t , i p(s_{t,i}=1 | s_{jp(st,i=1∣sj<t,a)=αt,i
z ^ t = ∑ i s t , i a i \hat{z}_t=\sum_{i}s_{t,i}a_i z^t=ist,iai

式中, s t s_t st表示在生成第 t t t个单词时,模型会集中注意力的位置变量; s t , i s_{t,i} st,i表示一种one-hot形式,当区域 i i i用于提取视觉特征时置1,否则置0。

模型的目标函数为:

L s = ∑ s p ( s ∣ a ) l o g p ( y ∣ s , a ) L_s=\sum_sp(s|a)logp(y|s,a) Ls=sp(sa)logp(ys,a)

≤ l o g ∑ s p ( s ∣ a ) p ( y ∣ s , a ) \leq{log\sum_sp(s|a)p(y|s,a)} logsp(sa)p(ys,a)

= l o g p ( y ∣ a ) =logp(y|a) =logp(ya)

在此注意力机制下, ϕ \phi ϕ的功能就是,基于由 α \alpha α参数化的分布(伯努利)中,在每个时间点采样一个 a i a_i ai

2.2.3 deterministic soft attention

hard attention需要在每个时间步采样 s t s_t st,而soft attention直接使用上下文向量 z t ^ \hat{z_t} zt^的期望:

E p ( s t ∣ a ) [ z t ^ ] = ∑ i = 1 L α t , i a i E_{p(s_t|a)}[\hat{z_t}]=\sum^L_{i=1}\alpha_{t,i}a_i Ep(sta)[zt^]=i=1Lαt,iai

接着通过对注释向量 a a a加权来确定注意力模型:

ϕ ( a i , α i ) = ∑ i L α i a i \phi({a_i},{\alpha_i})=\sum^L_i\alpha_ia_i ϕ(ai,αi)=iLαiai

这样得到的模型是平滑可微的。

下图为使用soft attention和hard attention的效果对比图:

2.3 其他深度学习网络
2.3.1 review networks

论文:Review Networks for Caption Generation

链接:https://arxiv.org/abs/1605.07912

源码:https://github.com/kimiyoung/review_net

模型结构如下所示:

模型的编码器使用的是VGG,解码器使用的是LSTM,比较特别的是,该模型定义了review结构,该结构利用注意力网络对解码器的输入与输出进行了改变。

review包括attentive input reviewerattentive output reviewer

(1)attentive input reviewer

在每个时间步,使用注意力对隐藏层进行处理,接着用注意力的结果作为解码器中LSTM的输入。有如下公式:

f t ~ = a t t ( H , f t − 1 ) = ∑ i = 1 ∣ H ∣ α ( h i , f t − 1 ) ∑ i ′ = 1 ∣ H ∣ α ( h i ′ , f t − 1 ) h i \tilde{f_t}=att(H,f_{t-1})=\sum^{|H|}_{i=1}\frac{\alpha(h_i,f_{t-1})}{\sum^{|H|}_{i^{\prime}=1}\alpha(h_{i^{\prime}},f_{t-1})}h_i ft~=att(H,ft1)=i=1Hi=1Hα(hi,ft1)α(hi,ft1)hi

g t ( H , f t − 1 ) = f t ′ ( f t ~ , f ( t − 1 ) ) g_t(H,f_{t-1})=f^{\prime}_t(\tilde{f_t},f(t-1)) gt(H,ft1)=ft(ft~,f(t1))

式中, f t ~ \tilde{f_t} ft~表示注意力输出; α ( h i , f t − 1 ) \alpha(h_i,f_{t-1}) α(hi,ft1)表示第 i i i个隐层的权重。 α ( x 1 , x 2 ) \alpha(x_1,x_2) α(x1,x2)可以用点积计算,也可以使用多层MLP; f t ′ f^{\prime}_t ft表示LSTM单元。

(2)attentive output reviewer

有如下计算公式:

f t ~ = a t t ( H , f t − 1 ) \tilde{f_t}=att(H,f_{t-1}) ft~=att(H,ft1)
g t ( H , f t − 1 ) = f t ′ ( 0 , f t − 1 ) + W f t ~ g_t(H,f_{t-1})=f^{\prime}_t(0,f_{t-1})+W\tilde{f_t} gt(H,ft1)=ft(0,ft1)+Wft~

可以看到,与attentive input reviewer的输入不同

(3)Discriminative Supervision

在传统的编码器-解码器模型中,模型的目标是最大化生成序列的条件概率,然而,作者使用了判别性的监督方法,对目标进行预测,如上图蓝色部分所示。简单来说,作者添加了一个损失函数,这个函数有别于生成式模型的损失函数,(或者说,这个损失函数属于判别式模型)。该函数的计算公式如下:

L d = 1 Z ∑ j ∈ W ∑ i ≠ j m a x ( 0 , 1 − ( s j − s i ) ) L_d=\frac{1}{Z}\sum_{j\in{W}}\sum_{i\neq{j}}max(0,1-(s_j-s_i)) Ld=Z1jWi=jmax(0,1(sjsi))

式中, Z Z Z表示归一化因子, W W W表示出现在 y y y中所有单词的集合, y y y表示输出, s i s_i si表示单词 i i i经过最大池化层后的得分。

模型最后的损失为负的条件对数似然与判别性损失的加权和:

L ( x , y ) = 1 T y ∑ t = 1 T y − l o g s o f t m a x y t ( S t ) + λ L d L(x,y)=\frac{1}{T_y}\sum^{T_y}_{t=1}-logsoftmax_{y_t}(S_t)+\lambda L_d L(x,y)=Ty1t=1Tylogsoftmaxyt(St)+λLd
F = { f t } t F=\{f_t\}_t F={ft}t
S t ~ = a t t ( F , S t − 1 ) \tilde{S_t}=att(F,S_{t-1}) St~=att(F,St1)
S t = f ′ ′ ( [ S t ~ ; Y t − 1 ] , S t − 1 ) S_t=f^{\prime\prime}([\tilde{S_t};Y_{t-1}],S_{t-1}) St=f′′([St~;Yt1],St1)
y t = a r g m a x y s o f t m a x y ( S t ) y_t=argmax_ysoftmax_y(S_t) yt=argmaxysoftmaxy(St)

式中, T y T_y Ty表示输出序列 y y y的长度; F F F表示reviewer输出的thought vectors向量集合; s o f t m a x y softmax_y softmaxy表示经过softmax层后的单词 y y y的概率; y t y_t yt表示第 t t t个解码的字符; Y t Y_t Yt表示 y t y_t yt的word embedding。

2.3.2 SCA-CNN

论文:SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning

链接:https://arxiv.org/abs/1611.05594

源码:https://github.com/zjuchenlong/sca-cnn.cvpr17

作者认为已有的研究通常使用的是空间注意力(注意力被建模为空间概率,也就是重新加权CNN编码器的最后一个卷积层),这种注意力并不是真正的注意力机制,因此,在CNN中结合了空间和通道注意力。简单来说,作者认为之前使用的注意力不够全面,所以自己在多个不同的地方使用了注意力。

模型的计算流程如下:

V l = C N N ( X l − 1 ) V^l=CNN(X^{l-1}) Vl=CNN(Xl1)
γ l = ϕ ( h t − 1 , V l ) \gamma^l=\phi(h_{t-1},V^l) γl=ϕ(ht1,Vl)
X l = f ( V l , γ l ) X^l=f(V^l,\gamma^l) Xl=f(Vl,γl)
h t = L S T M ( h t − 1 , X L , y t − 1 ) h_t=LSTM(h_{t-1},X^L,y_{t-1}) ht=LSTM(ht1,XL,yt1)
y t ~ p t = s o f t m a x ( h t , y t − 1 ) y_t\tilde{}p_t=softmax(h_t,y_{t-1}) yt~pt=softmax(ht,yt1)

式中, l l l表示第 l l l层网络层; γ l \gamma^l γl表示注意力权重; ϕ ( ˙ ) \phi(\dot{}) ϕ(˙)表示注意力函数; f ( ˙ ) f(\dot{}) f(˙)表示线性加权函数; L L L表示卷积层的总数。其中注意力权重 γ l \gamma^l γl由空间注意力 α l \alpha^l αl和通道级注意力 β l \beta^l βl组成:

α l = ϕ s ( h t − 1 , V l ) \alpha^l=\phi_s(h_{t-1},V^l) αl=ϕs(ht1,Vl)
β l = ϕ c ( h t − 1 , V l ) \beta^l=\phi_c(h_{t-1},V^l) βl=ϕc(ht1,Vl)

这篇文章的核心为spatial attentionchannel wise attention

(1)spatial attention

空间注意力,也是已有的模型使用的注意力。在已有模型中,仅对编码器最后一个卷积层的feature map使用该注意力机制。在SCA-CNN中,利用了多层卷积提取特征不同的特点,在多层上使用该注意力机制。作者认为,最后一层卷积层的输出已经是后期的输出,也就是说特征基本已经提取完毕,各个像素点之间的差异变小了,注意力机制的效果可能无法有效发挥,而前面网络层的输出,各像素点之间的差异较大,可以更好的发挥注意力机制的效果。

其计算方式为:

a = t a n h ( ( W s V + b s ) ⨁ W h s h t − 1 ) a=tanh((W_sV+b_s)\bigoplus{}W_{hs}h_{t-1}) a=tanh((WsV+bs)Whsht1)
α = s o f t m a x ( W i a + b i ) \alpha=softmax(W_ia+b_i) α=softmax(Wia+bi)

式中, ⨁ \bigoplus{} 表示矩阵与向量相加。

(2)channel wise attention

与空间注意力不同,通道级注意力作用于feature map之间,给每个channel进行加权,所以权重值为向量。作者在编码器网络中,嵌入了这两种注意力机制,并且在多个网络层上进行该操作。

其计算方式为:

b = t a n h ( ( W c ⨂ v + b c ) ⨁ W h c h t − 1 ) b=tanh((W_c\bigotimes{}v+b_c)\bigoplus{}W_{hc}h_{t-1}) b=tanh((Wcv+bc)Whcht1)
β = s o f t m a x ( W i ′ b + b i ′ ) \beta=softmax(W^{\prime}_ib+b^{\prime}_i) β=softmax(Wib+bi)

式中, ⨂ \bigotimes{} 表示向量的外积

(3)两种注意力机制的结合方式

作者给出了两种结合方式,channel-spatialspatial-channel

channel-spatial

通道级注意力在前,空间注意力在后:

β = ϕ c ( h t − 1 , V ) \beta=\phi_c(h_{t-1},V) β=ϕc(ht1,V)
α = ϕ s ( h t − 1 , f c ( V , β ) ) \alpha=\phi_s(h_{t-1},f_c(V,\beta)) α=ϕs(ht1,fc(V,β))
X = f ( V , α , β ) X=f(V,\alpha,\beta) X=f(V,α,β)

spatial-channel

空间注意力在前,通道级注意力在后:

α = ϕ s ( h t − 1 , V ) \alpha=\phi_s(h_{t-1},V) α=ϕs(ht1,V)
β = ϕ c ( h t − 1 , f s ( V , α ) ) \beta=\phi_c(h_{t-1},f_s(V,\alpha)) β=ϕc(ht1,fs(V,α))
X = f ( V , α , β ) X=f(V,\alpha,\beta) X=f(V,α,β)

2.3.3 Graph encoder

(1)spatial and semantic graphs
论文:Exploring Visual Relationship for Image Captioning

链接:https://arxiv.org/abs/1809.07041

论文提出了GCN-LSTM模型,使用图卷积网络GCN整合目标之间的语义和空间关系,并将之用于图片编码。

首先使用Faster R-CNN对图像的显著区域进行提取,并构建区域语义有向图(语义图的顶点代表每个区域,边表示每对区域之间的关系)和空间有向图(空间图的顶点表述区域,边表示区域之间的位置关系),以GCN获取embedding输出,再通过带有注意力机制的双层LSTM生成对应的描述。

编码器

原始的GCN使用的是无向图,其计算方式为:

v i ( 1 ) = ρ ( ∑ v j ∈ N ( v i ) W v j + b ) v^{(1)}_i=\rho(\sum_{v_j\in{N(v_i)}}Wv_j+b) vi(1)=ρ(vjN(vi)Wvj+b)

式中, ρ \rho ρ表示激活函数, N ( v i ) N(v_i) N(vi)表示 v i v_i vi的邻居节点(包括它自己)。

为了使GCN可以融合有向图,并能处理图的标签信息,作者对上式进行了修改:

v i ( 1 ) = ρ ( ∑ v j ∈ N ( v i ) W d i r ( v i , v j ) v j + b l a b ( v i , v j ) ) v^{(1)}_i=\rho(\sum_{v_j\in{N(v_i)}}W_{dir(v_i,v_j)}v_j+b_{lab(v_i,v_j)}) vi(1)=ρ(vjN(vi)Wdir(vi,vj)vj+blab(vi,vj))

式中, d i r ( v i , v j ) dir(v_i,v_j) dir(vi,vj)表示根据每条边的方向选择变换矩阵,如 W 1 W_1 W1表示 v i − v j v_i-v_j vivj W 2 W_2 W2表示 v j − v i v_j-v_i vjvi W 3 W_3 W3表示 v i − v i v_i-v_i vivi l a b ( v i , v j ) lab(v_i,v_j) lab(vi,vj)表示每条边的标签。并且,作者给图的每条边加上了门控:

v i ( 1 ) = ρ ( ∑ v j ∈ N ( v i ) g ( v i , v j ) ( W d i r ( v i , v j ) v j + b l a b ( v i , v j ) ) ) v^{(1)}_i=\rho(\sum_{v_j\in{N(v_i)}}g_{(v_i,v_j)}(W_{dir(v_i,v_j)}v_j+b_{lab(v_i,v_j)})) vi(1)=ρ(vjN(vi)g(vi,vj)(Wdir(vi,vj)vj+blab(vi,vj)))

g ( v i , v j ) = σ ( W ~ d i r ( v i , v j ) v j + b ~ l a b ( v i , v j ) ) g_{(v_i,v_j)}=\sigma(\tilde{W}_{dir(v_i,v_j)}v_j+\tilde{b}_{lab(v_i,v_j)}) g(vi,vj)=σ(W~dir(vi,vj)vj+b~lab(vi,vj))

式中, g ( v i , v j ) g_{(v_i,v_j)} g(vi,vj)就表示门控。

解码器

解码器使用的注意力机制+双层LSTM的结构。其中,第一层LSTM的参数更新方式为:

h t 1 = f 1 ( [ h t − 1 2 , W s w t , v ^ ] ) h^1_t=f_1([h^2_{t-1},W_sw_t,\hat{v}]) ht1=f1([ht12,Wswt,v^])
v ^ = 1 K ∑ i = 1 K v i ( 1 ) \hat{v}=\frac{1}{K}\sum^K_{i=1}v^{(1)}_i v^=K1i=1Kvi(1)

式中, h t − 1 2 h^2_{t-1} ht12表示第二层LSTM的上一个时间步的输出, w t w_t wt表示输入单词, W s W_s Ws表示输入单词对应的转换矩阵, v ^ \hat{v} v^表示经过平均池化后的图像特征。接着根据输出 h t 1 h^1_t ht1计算注意力权重:

a t , i = W a [ t a n h ( W f v i ( 1 ) + W h h t 1 ) ] a_{t,i}=W_a[tanh(W_fv_i^{(1)}+W_hh^1_t)] at,i=Wa[tanh(Wfvi(1)+Whht1)]
λ t = s o f t m a x ( a t ) \lambda_t=softmax(a_t) λt=softmax(at)

根据注意力得分对图像特征进行加权:

v ^ t = ∑ i = 1 K λ t , i v i ( 1 ) \hat{v}_t=\sum^K_{i=1}\lambda_{t,i}v^{(1)}_i v^t=i=1Kλt,ivi(1)

接着合并 v ^ t \hat{v}_t v^t h t 1 h^1_t ht1,将其作为第二层LSTM的输入:

h t 2 = f 2 ( [ v ^ t , h t 1 ] ) h^2_t=f_2([\hat{v}_t,h^1_t]) ht2=f2([v^t,ht1])

最后,以 h t 2 h^2_t ht2作为 s o f t m a x softmax softmax层的输入,预测下一个单词。

(2)hierarchical trees
论文:Hierarchy Parsing for Image Captioning

链接:https://arxiv.org/abs/1909.03918

该文主要是对编码器进行改进。将图像表示为树形的层次结构,以整体图像作为根节点,中层表示图像的区域,叶节点表示图像区域中的实例对象,接着,将图像树送入TreeLSTM获取图像编码,以提取图像的多层次特征。

接着,根据图像的层次结构,构建有向图,图的顶点为每个区域或者实例,边表示每对区域或实例之间的关系。

上图为作者提出的层次解析架构(HIP),使用Faster R-CNN检测目标区域,使用Mask R-CNN分割实例集,接着搭建三层的层次树结构,并使用Tree-LSTM自下而上执行,以增强区域和实例特征,并以LSTM实现文本的生成。图的右半部分为作者将HIP结构接入GCN-LSTM模型的示意图。

Tree-LSTM

Tree-LSTM的主要作用就是提取图像的层级特征,其结构如下:

与原始的LSTM不同,Tree-LSTM的状态更新依赖子节点的多个隐藏状态。其状态更新公式如下:

h ~ j = ∑ k ∈ C ( j ) h k \tilde{h}_j=\sum_{k\in{C(j)}}h_k h~j=kC(j)hk
u j = ϕ ( W u x j + U u h ~ j + b u ) c e l l − i n p u t u_j=\phi(W_ux_j+U_u\tilde{h}_j+b_u) cell - input uj=ϕ(Wuxj+Uuh~j+bu)cellinput
i j = σ ( W i x j + U i h ~ j + b i ) i n p u t − g a t e i_j=\sigma(W_ix_j+U_i\tilde{h}_j+b_i) input- gate ij=σ(Wixj+Uih~j+bi)inputgate
f j k = σ ( W f x j + U f h k + b f ) f o r g e t − g a t e f_{jk}=\sigma(W_fx_j+U_fh_k+b_f)forget-gate fjk=σ(Wfxj+Ufhk+bf)forgetgate
o j = σ ( W o x j + U o h ~ j + b o ) o u t p u t − g a t e o_j=\sigma(W_ox_j+U_o\tilde{h}_j+b_o)output-gate oj=σ(Woxj+Uoh~j+bo)outputgate
c j = u j ⨀ i j + ∑ k ∈ C ( j ) c k ⨀ f j k c e l l − s t a t e c_j=u_j\bigodot i_j+\sum_{k\in{C(j)}}c_k\bigodot f_{jk}cell-state cj=ujij+kC(j)ckfjkcellstate
h j = ϕ ( c j ) ⨀ o j c e l l − o u t p u t h_j=\phi(c_j)\bigodot o_jcell-output hj=ϕ(cj)ojcelloutput

式中, C ( j ) C(j) C(j)表示当前节点的子集; ⨀ \bigodot 表示两个向量点积。Tree-LSTM的输入为:

r ^ = 1 K ∑ i = 1 K r i \hat{r}=\frac{1}{K}\sum^K_{i=1}r_i r^=K1i=1Kri
m ^ = 1 K ∑ i = 1 K m i \hat{m}=\frac{1}{K}\sum^K_{i=1}m_i m^=K1i=1Kmi
I = W r r ^ + W m m ^ I=W_r\hat{r}+W_m\hat{m} I=Wrr^+Wmm^

式中, r i r_i ri表示区域特征编码, m i m_i mi表示实例特征编码

2.3.4 self-attention encoder

(1)Self-Attention

论文:Learning to Collocate Neural Modules for Image Captioning

链接:https://arxiv.org/abs/1904.08608

这篇文章的核心就是使用多个网络模块并行(CNM,Collocate Neural Modules)的方式,增强编码器的特征提取能力。不过,值得注意的是,在其中一个模块中,作者使用了多头自注意力。

模型的简要结构如下:

编码器

图中的四个模块分别为object moduleattribute modulerelation modulefunction module

  • object module专注于对象类别
  • attribute module侧重于视觉属性
  • relation module使用了多头自注意力网络,用以学习两个对象之间的交互。其输入为Faster R-CNN提取的ROI特征
  • function module用来生成一个功能词,如“a”和“and”

可以结合下图对上述四个模块进行理解:

解码器

解码器使用的了Controller,其结构如下:

可以看到,该结构包括三个注意力网络和一个LSTM,Controller的输出将会作为后接LSTM的输入,用以生成下一个单词。

其计算流程如下:

1)引入加性注意力机制,将三个视觉模块的输出进行加权

object att: v ^ O = A t t o b j ( V O , h ) \hat{v}_O=Att_{obj}(V_O,h) v^O=Attobj(VO,h)

attribute att: v ^ A = A t t a t t r ( V A , h ) \hat{v}_A=Att_{attr}(V_A,h) v^A=Attattr(VA,h)

relation att: v ^ R = A t t r e l a ( V R , h ) \hat{v}_R=Att_{rela}(V_R,h) v^R=Attrela(VR,h)

式中 h h h表示当前时间步,第一个LSTM的输出。

2)计算soft weight

x = c o n c a t ( v ^ O , v ^ A , v ^ R , c ) x=concat(\hat{v}_O,\hat{v}_A,\hat{v}_R,c) x=concat(v^O,v^A,v^R,c)
w = s o f t m a x ( L S T M ( x ) ) w=softmax(LSTM(x)) w=softmax(LSTM(x))
v ^ = c o n c a t ( w O v ^ O , w A v ^ A , w R v ^ R , w F v ^ F ) \hat{v}=concat(w_O\hat{v}_O,w_A\hat{v}_A,w_R\hat{v}_R,w_F\hat{v}_F) v^=concat(wOv^O,wAv^A,wRv^R,wFv^F)

式中 c c c表示第二个LSTM在 t − 1 t-1 t1时刻的输出。

上述文章仅在视觉特征提取方面用了soft-attention的结构,并且该部分特征也只是特征工程的一部分。下面介绍一篇在解码器中使用soft-attention的文章,更确切地说,其使用Transformer的解码器代替了原有的RNN结构的解码器。

论文:Learning to Collocate Neural Modules for Image Captioning

链接:https://arxiv.org/abs/1904.08608

这篇文章的核心就是将原有的RNN结构的解码器用Transformer的解码器替代了,并定义了多级监督机制用以更好的生成当前单词。模型结构如下:

多级监督机制结构如下:

在推理阶段,使用平均池化组合每层的输出,获取单词概率。在训练阶段,使用多输出交叉熵损失:

l o g p ( S ∣ I ) = ∑ t = 0 N l o g p ( S t ∣ I , S 0 , . . . , S t − 1 , θ ) logp(S|I)=\sum^N_{t=0}logp(S_t|I,S_0,...,S_{t-1},\theta) logp(SI)=t=0Nlogp(StI,S0,...,St1,θ)

式中, S S S表示真实句子, I I I表示图像, θ \theta θ表示模型参数。

(2)Attention on Attention

论文:Attention on Attention for Image Captioning

链接:https://arxiv.org/abs/1908.06954

源码:https://github.com/husthuaan/AoANet

这篇文章主要是对注意力机制的改进,作者提出了“attention on attention”的方法,该方法通过计算注意力的结果与输入query的相关性来对信息进行过滤,作者最后将该方法运用在编码器和解码器中。

可以看到,AOA中 I I I表示“information vector”, G G G表示“attention gate”,最后通过逐元素乘法添加另一个注意力。

i = W q i q + W v i v ^ + b i i=W^i_qq+W^i_v\hat{v}+b^i i=Wqiq+Wviv^+bi
g = σ ( W q g q + W v g v ^ + b q ) g=\sigma(W^g_qq+W^g_v\hat{v}+b^q) g=σ(Wqgq+Wvgv^+bq)
v ^ = f a t t ( Q , K , V ) \hat{v}=f_{att}(Q,K,V) v^=fatt(Q,K,V)

将“attention gate”应用于“information vector”:

i ^ = g ⨀ i \hat{i}=g\bigodot{}i i^=gi

式中, ⨀ \bigodot 表示逐元素相乘。作者将这认为是一种注意力,感觉应该是种加性注意力吧。最后,AOA的计算方式如下:

A O A ( f a t t , Q , K , V ) = σ ( W q g Q + W v g f a t t ( Q , K , V ) + b g ) ⨀ ( W q i Q + W v i f a t t ( Q , K , V ) + b i ) AOA(f_{att},Q,K,V)=\sigma(W^g_qQ+W^g_vf_{att}(Q,K,V)+b^g)\bigodot{}(W^i_qQ+W^i_vf_{att}(Q,K,V)+b^i) AOA(fatt,Q,K,V)=σ(WqgQ+Wvgfatt(Q,K,V)+bg)(WqiQ+Wvifatt(Q,K,V)+bi)

作者在实现AOA的时候也是相对比较简单:

#定义
 if self.use_aoa:
    self.aoa_layer =  nn.Sequential(nn.Linear((1 + scale) * d_model, 2 * d_model), nn.GLU())
    # dropout to the input of AoA layer
    if dropout_aoa > 0:
        self.dropout_aoa = nn.Dropout(p=dropout_aoa)
    else:
        self.dropout_aoa = lambda x:x

if self.use_aoa:
    # Apply AoA
    x = self.aoa_layer(self.dropout_aoa(torch.cat([x, query], -1)))

编码器

编码器结构如下:

图中 A A A A ′ A^{\prime} A的计算方式如下:

A ′ = L N ( A + A O A E ( f m h − a t t , W Q e A , W K e A , W V e A ) ) A^{\prime}=LN(A+AOA^E(f_{mh-att},W^{Q_e}A,W^{K_e}A,W^{V_e}A)) A=LN(A+AOAE(fmhatt,WQeA,WKeA,WVeA))

式中, f m h − a t t ( ˙ ) f_{mh-att}(\dot{}) fmhatt(˙)就是多头自注意力机制的计算方式,这里就不再进行赘述; A A A表示CNN输出的图像特征。

可以看到,相比于原始Transformer结构,该编码器增加了AOA结构,并且去掉了前馈网络层,之所以去掉该层作者给出了两个原因:

  • 原始结构的前馈网络层是为了增加非线性信息,而本文提出的结构AOA已经满足了这个要求
  • 删除前馈网络层并不会影响模型的效果,而且简化了模型的结构

代码实现为:

class AoA_Refiner_Layer(nn.Module):
    def __init__(self, size, self_attn, feed_forward, dropout):
        super(AoA_Refiner_Layer, self).__init__()
        self.self_attn = self_attn
        self.feed_forward = feed_forward
        self.use_ff = 0
        if self.feed_forward is not None:
            self.use_ff = 1
        self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 1+self.use_ff)
        self.size = size

    def forward(self, x, mask):
        x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, mask))
        return self.sublayer[-1](x, self.feed_forward) if self.use_ff else x

class AoA_Refiner_Core(nn.Module):
    def __init__(self, opt):
        super(AoA_Refiner_Core, self).__init__()
        attn = MultiHeadedDotAttention(opt.num_heads, opt.rnn_size, project_k_v=1, scale=opt.multi_head_scale, do_aoa=opt.refine_aoa, norm_q=0, dropout_aoa=getattr(opt, 'dropout_aoa', 0.3))
        layer = AoA_Refiner_Layer(opt.rnn_size, attn, PositionwiseFeedForward(opt.rnn_size, 2048, 0.1) if opt.use_ff else None, 0.1)
        self.layers = clones(layer, 6)
        self.norm = LayerNorm(layer.size)
        
    def forward(self, x, mask):
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, mask)
        return self.norm(x)

解码器

解码器的结构如下:

作者对上下文向量 c t c_t ct建模,计算词语的条件概率:

p ( y t ∣ y 1 ~ t − 1 , I ) = s o f t m a x ( W p c t ) p(y_t|y_{1\tilde{}t-1},I)=softmax(W_pc_t) p(yty1~t1,I)=softmax(Wpct)

c t c_t ct保存着解码状态和新获取的信息,由编码器输出的 a ^ t \hat{a}_t a^t和LSTM输出的 h t h_t ht生成。LSTM的输入为输入单词的向量表征、上下文向量和编码暗器的输出:

x t = [ W e ∏ t , a ^ + c t − 1 ] x_t=[W_e\prod_t,\hat{a}+c_{t-1}] xt=[Wet,a^+ct1]
a ^ = 1 k ∑ i a i \hat{a}=\frac{1}{k}\sum_ia_i a^=k1iai
h t , m t = L S T M ( x t , h t − 1 , m t − 1 ) h_t,m_t=LSTM(x_t,h_{t-1},m_{t-1}) ht,mt=LSTM(xt,ht1,mt1)
c t = A O A D ( f m h − a t t , W Q d [ h t ] , W K d A , W V d A ) c_t=AOA^D(f_{mh-att},W^{Q_d}[h_t],W^{K_d}A,W^{V_d}A) ct=AOAD(fmhatt,WQd[ht],WKdA,WVdA)

式中, ∏ t \prod_t t在时间步 t t t下,输入单词的One-hot编码。

代码实现如下:

class AoA_Decoder_Core(nn.Module):
    def __init__(self, opt):
        super(AoA_Decoder_Core, self).__init__()
        self.drop_prob_lm = opt.drop_prob_lm
        self.d_model = opt.rnn_size
        self.use_multi_head = opt.use_multi_head
        self.multi_head_scale = opt.multi_head_scale
        self.use_ctx_drop = getattr(opt, 'ctx_drop', 0)
        self.out_res = getattr(opt, 'out_res', 0)
        self.decoder_type = getattr(opt, 'decoder_type', 'AoA')
        self.att_lstm = nn.LSTMCell(opt.input_encoding_size + opt.rnn_size, opt.rnn_size) # we, fc, h^2_t-1
        self.out_drop = nn.Dropout(self.drop_prob_lm)

        if self.decoder_type == 'AoA':
            # AoA layer
            self.att2ctx = nn.Sequential(nn.Linear(self.d_model * opt.multi_head_scale + opt.rnn_size, 2 * opt.rnn_size), nn.GLU())
        elif self.decoder_type == 'LSTM':
            # LSTM layer
            self.att2ctx = nn.LSTMCell(self.d_model * opt.multi_head_scale + opt.rnn_size, opt.rnn_size)
        else:
            # Base linear layer
            self.att2ctx = nn.Sequential(nn.Linear(self.d_model * opt.multi_head_scale + opt.rnn_size, opt.rnn_size), nn.ReLU())

        # if opt.use_multi_head == 1: # TODO, not implemented for now           
        #     self.attention = MultiHeadedAddAttention(opt.num_heads, opt.d_model, scale=opt.multi_head_scale)
        if opt.use_multi_head == 2:            
            self.attention = MultiHeadedDotAttention(opt.num_heads, opt.rnn_size, project_k_v=0, scale=opt.multi_head_scale, use_output_layer=0, do_aoa=0, norm_q=1)
        else:            
            self.attention = Attention(opt)

        if self.use_ctx_drop:
            self.ctx_drop = nn.Dropout(self.drop_prob_lm)        
        else:
            self.ctx_drop = lambda x :x

    def forward(self, xt, mean_feats, att_feats, p_att_feats, state, att_masks=None):
        # state[0][1] is the context vector at the last step
        h_att, c_att = self.att_lstm(torch.cat([xt, mean_feats + self.ctx_drop(state[0][1])], 1), (state[0][0], state[1][0]))

        if self.use_multi_head == 2:
            att = self.attention(h_att, p_att_feats.narrow(2, 0, self.multi_head_scale * self.d_model), p_att_feats.narrow(2, self.multi_head_scale * self.d_model, self.multi_head_scale * self.d_model), att_masks)
        else:
            att = self.attention(h_att, att_feats, p_att_feats, att_masks)

        ctx_input = torch.cat([att, h_att], 1)
        if self.decoder_type == 'LSTM':
            output, c_logic = self.att2ctx(ctx_input, (state[0][1], state[1][1]))
            state = (torch.stack((h_att, output)), torch.stack((c_att, c_logic)))
        else:
            output = self.att2ctx(ctx_input)
            # save the context vector to state[0][1]
            state = (torch.stack((h_att, output)), torch.stack((c_att, state[1][1])))

        if self.out_res:
            # add residual connection
            output = output + h_att

        output = self.out_drop(output)
        return output, state

(3)Geometry-Aware Self-Attention

论文:Captioning Transformer with Stacked Attention Modules

链接:https://www.mdpi.com/2076-3417/8/5/739

在这篇文章中,作者提出了“归一化的自注意力(NSA)”和“Geometry-aware self-attention(GSA)”。简单来说,作者有两个创新点,一是自定义了一种归一化的方法用以代替layer normalization(LN),并提出了一种适用于图像的位置信息表示方法,将该方法用于自注意力机制中。

self-attention network(SAN)

注意力网络用于图像描述的一般范式如下:

一般模型会遵循Transformer的结构,使用编码器对图像编码,使用解码器生成文本。作者的模型整体结构与SAN相似,不过其在归一化和位置信息上做了改变。

NSA

原始的soft-attention的计算方式为:

S = s o f t m a x ( Q K T ) = s o f t m a x ( ( X W Q ) ˙ ( W K T X T ) ) S=softmax(QK^T)=softmax((XW_Q)\dot{}(W^T_KX^T)) S=softmax(QKT)=softmax((XWQ)˙(WKTXT))

作者给出的计算方式为:

S = s o f t m a x ( F ( Q , Θ ) ) S=softmax(F(Q,\Theta)) S=softmax(F(Q,Θ))
Q = X W Q , Θ = K T = W K T X T Q=XW_Q,\Theta=K^T=W^T_KX^T Q=XWQ,Θ=KT=WKTXT

可以看到,作者以一个全连接层代替了原有的矩阵乘积的方式。

GSA

针对图像区域的特点,引入区域的位置信息,其表示方式如下:

f i j g = ( l o g ( ∣ x i − x j ∣ w i ) , l o g ( ∣ y i − y j ∣ h i ) , l o g ( w i w j ) , l o g ( h i h j ) ) T f^g_{ij}=(log(\frac{|x_i-x_j|}{w_i}),log(\frac{|y_i-y_j|}{h_i}),log(\frac{w_i}{w_j}),log(\frac{h_i}{h_j}))^T fijg=(log(wixixj),log(hiyiyj),log(wjwi),log(hjhi))T

式中, ( x i , y i ) (x_i,y_i) (xi,yi)表示图像区域中心坐标; w i w_i wi表示区域的宽; h i h_i hi表示区域的高。

接着使用全连接层将 f i j g f^g_{ij} fijg映射到高维向量表征:

G i j = R e L U ( F C ( f i j g ) ) G_{ij}=ReLU(FC(f^g_{ij})) Gij=ReLU(FC(fijg))

G i j G_{ij} Gij的信息加入到注意力得分中:

E = Q K T + ϕ ( Q ′ , K ′ , G ) E=QK^T+\phi(Q^{\prime},K^{\prime},G) E=QKT+ϕ(Q,K,G)

式中, ϕ \phi ϕ表示几何注意力函数; Q ′ , K ′ Q^{\prime},K^{\prime} Q,K是几何注意力机制的查询和键,其计算方式与自注意力一致。对于 ϕ \phi ϕ有三种选择:

  • Content-independent: ϕ i j 1 = R e L U ( w g T G i j ) \phi^1_{ij}=ReLU(w^T_gG_{ij}) ϕij1=ReLU(wgTGij)
  • Query-dependent: ϕ i j 2 = ( Q i ′ ) T G i j \phi^2_{ij}=(Q^{\prime}_i)^TG_{ij} ϕij2=(Qi)TGij
  • Key-dependent: ϕ i j 3 = ( K j ′ ) G i j \phi^3_{ij}=(K^{\prime}_j)G_{ij} ϕij3=(Kj)Gij

作者在实验时,NSA并未用于解码器中,因为解码器是自回归模型,其长度可变的性质不适合 I N IN IN

3 基于预训练模型的image caption方法
3.1 VLP

论文:Unified Vision-Language Pre-Training for Image Captioning and VQA

链接:https://arxiv.org/abs/1909.11059

源码:https://github.com/LuoweiZhou/VLP

该文章提出的模型既可以完成生成式任务,又可以完成理解式任务,并且使用共享的多层Transformer层进行编码和解码。VLP在大量的图文对上进行预训练,训练任务为“image caption”和“visual question answer”。模型的训练方式如下图所示:

可以看到,在预训练阶段,图像信息在文本信息的前面。

模型的结构如下图所示:

可以看到模型的输入为:region embeddingword embedding和三个特殊toekn。

图文embedding编码合并的代码实现:

if vis_input:
    words_embeddings = torch.cat((words_embeddings[:, :1], vis_feats,
        words_embeddings[:, len_vis_input+1:]), dim=1)
    assert len_vis_input == 100, 'only support region attn!'
    position_embeddings = torch.cat((position_embeddings[:, :1], vis_pe,
        position_embeddings[:, len_vis_input+1:]), dim=1) # hacky...

模型的结构与BERT一致,都是12层的Transformer层,不同之处就是输入和训练任务了。

3.2 BLIP

论文:BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation

链接:https://arxiv.org/abs/2201.12086

源码:https://github.com/salesforce/BLIP

作者分析了已有的模型在模型结构和数据来源的不足,做出了两个贡献。1)提出了一种编码器-解码器的多模式混合结构,可以有效的进行多任务的预训练和迁移学习;2)提出了一种bootstrapping方法,用以处理数据集,这是一种数据增强的方法。BLIP在零样本或小样本学习上表现十分不错。

(1)模型方面

BLIP模型结构如下:

图中,相同颜色模块具有相同的参数。可以看到,模型可以分为三个板块,其中ITC表示“image-text contrative”,用来对齐视觉和语言表示;ITM表示“image-text matching”,使用交叉注意力层来模拟图文信息交互,来区分正负图像-文本对;LM表示“language model”,用causal注意力代替双向注意力机制,并且与编码器共享参数,用来生成图片描述。作者将这种结构称作MED(multimodal mixture of encoder-decoder)。

模型可以运行符合unimodal encoderimage-grounded text encoderimage-grounded text decoder三种形式的任务。

unimodal encoder

图像和文本编码,文本编码器与BERT一致,字符“[CLS]”用作文本编码表示。

代码实现如下:

image_embeds = self.visual_encoder(image) 
image_atts = torch.ones(image_embeds.size()[:-1],dtype=torch.long).to(image.device)        
image_feat = F.normalize(self.vision_proj(image_embeds[:,0,:]),dim=-1)          

text = self.tokenizer(caption, padding='max_length', truncation=True, max_length=30, 
                    return_tensors="pt").to(image.device)  
text_output = self.text_encoder(text.input_ids, attention_mask = text.attention_mask,                      
                              return_dict = True, mode = 'text')            
text_feat = F.normalize(self.text_proj(text_output.last_hidden_state[:,0,:]),dim=-1)                 

# get momentum features
with torch.no_grad():
  self._momentum_update()
  image_embeds_m = self.visual_encoder_m(image) 
  image_feat_m = F.normalize(self.vision_proj_m(image_embeds_m[:,0,:]),dim=-1)  
  image_feat_all = torch.cat([image_feat_m.t(),self.image_queue.clone().detach()],dim=1)                   

  text_output_m = self.text_encoder_m(text.input_ids, attention_mask = text.attention_mask,                      
                                      return_dict = True, mode = 'text')    
  text_feat_m = F.normalize(self.text_proj_m(text_output_m.last_hidden_state[:,0,:]),dim=-1) 
  text_feat_all = torch.cat([text_feat_m.t(),self.text_queue.clone().detach()],dim=1)

  sim_i2t_m = image_feat_m @ text_feat_all / self.temp  
  sim_t2i_m = text_feat_m @ image_feat_all / self.temp 

  sim_targets = torch.zeros(sim_i2t_m.size()).to(image.device)
  sim_targets.fill_diagonal_(1)          

  sim_i2t_targets = alpha * F.softmax(sim_i2t_m, dim=1) + (1 - alpha) * sim_targets
  sim_t2i_targets = alpha * F.softmax(sim_t2i_m, dim=1) + (1 - alpha) * sim_targets        

sim_i2t = image_feat @ text_feat_all / self.temp
sim_t2i = text_feat @ image_feat_all / self.temp

loss_i2t = -torch.sum(F.log_softmax(sim_i2t, dim=1)*sim_i2t_targets,dim=1).mean()
loss_t2i = -torch.sum(F.log_softmax(sim_t2i, dim=1)*sim_t2i_targets,dim=1).mean() 

loss_ita = (loss_i2t+loss_t2i)/2

image-grounded text encoder

在双向自注意力和前馈网络层之间插入了交叉注意力,用作图文特征的交互。并定义了特殊字符“[Encode]”,放置在文本开头,用作多模态表示。

代码实现如下:

encoder_input_ids = text.input_ids.clone()
encoder_input_ids[:,0] = self.tokenizer.enc_token_id

# forward the positve image-text pair
bs = image.size(0)
output_pos = self.text_encoder(encoder_input_ids,
                               attention_mask = text.attention_mask,
                               encoder_hidden_states = image_embeds,
                               encoder_attention_mask = image_atts,      
                               return_dict = True,
                              )            
with torch.no_grad():       
    weights_t2i = F.softmax(sim_t2i[:,:bs],dim=1)+1e-4 
    weights_t2i.fill_diagonal_(0)            
    weights_i2t = F.softmax(sim_i2t[:,:bs],dim=1)+1e-4  
    weights_i2t.fill_diagonal_(0)   

# select a negative image for each text
image_embeds_neg = []    
for b in range(bs):
    neg_idx = torch.multinomial(weights_t2i[b], 1).item()
    image_embeds_neg.append(image_embeds[neg_idx])
image_embeds_neg = torch.stack(image_embeds_neg,dim=0)   

# select a negative text for each image
text_ids_neg = []
text_atts_neg = []
for b in range(bs):
    neg_idx = torch.multinomial(weights_i2t[b], 1).item()
    text_ids_neg.append(encoder_input_ids[neg_idx])
    text_atts_neg.append(text.attention_mask[neg_idx])

text_ids_neg = torch.stack(text_ids_neg,dim=0)   
text_atts_neg = torch.stack(text_atts_neg,dim=0)      

text_ids_all = torch.cat([encoder_input_ids, text_ids_neg],dim=0)     
text_atts_all = torch.cat([text.attention_mask, text_atts_neg],dim=0)     

image_embeds_all = torch.cat([image_embeds_neg,image_embeds],dim=0)
image_atts_all = torch.cat([image_atts,image_atts],dim=0)

output_neg = self.text_encoder(text_ids_all,
                               attention_mask = text_atts_all,
                               encoder_hidden_states = image_embeds_all,
                               encoder_attention_mask = image_atts_all,      
                               return_dict = True,
                              )                            

vl_embeddings = torch.cat([output_pos.last_hidden_state[:,0,:], output_neg.last_hidden_state[:,0,:]],dim=0)
vl_output = self.itm_head(vl_embeddings)            

itm_labels = torch.cat([torch.ones(bs,dtype=torch.long),torch.zeros(2*bs,dtype=torch.long)],
                       dim=0).to(image.device)
loss_itm = F.cross_entropy(vl_output, itm_labels) 

image-grounded text decoder

用因果自注意力层替换双向自注意力层,增加了特殊字符“[Decode]”,用于表示序列的开始,序列结束标记依旧用“end”表示。

代码实现如下:

decoder_input_ids = text.input_ids.clone()      
decoder_input_ids[:,0] = self.tokenizer.bos_token_id
decoder_targets = decoder_input_ids.masked_fill(decoder_input_ids == self.tokenizer.pad_token_id, -100) 

decoder_output = self.text_decoder(decoder_input_ids, 
                                   attention_mask = text.attention_mask, 
                                   encoder_hidden_states = image_embeds,
                                   encoder_attention_mask = image_atts,                  
                                   labels = decoder_targets,
                                   return_dict = True,   
                                  )   

loss_lm = decoder_output.loss  

最后,作者结合上述三个模块实现整体的MED结构。

其交叉注意力和因果注意力的实现代码为:

  if is_cross_attention:
      key_layer = self.transpose_for_scores(self.key(encoder_hidden_states))
      value_layer = self.transpose_for_scores(self.value(encoder_hidden_states))
      attention_mask = encoder_attention_mask
  elif past_key_value is not None:
      key_layer = self.transpose_for_scores(self.key(hidden_states))
      value_layer = self.transpose_for_scores(self.value(hidden_states))
      key_layer = torch.cat([past_key_value[0], key_layer], dim=2)
      value_layer = torch.cat([past_key_value[1], value_layer], dim=2)
  else:
      key_layer = self.transpose_for_scores(self.key(hidden_states))
      value_layer = self.transpose_for_scores(self.value(hidden_states))

其中,past_key_value部分就是因果注意力的实现,单说注意力部分,作者通过对keyvalue的不同定义,来实现交叉注意力和因果注意力。在交叉注意力中,key和value使用来自编码器的输出,在其他注意力中使用来自文本的hidden states。

编码器部分,图片使用的是VIT模型,文本使用的是BERT:

self.visual_encoder, vision_width = create_vit(vit,image_size, vit_grad_ckpt, vit_ckpt_layer)
self.text_encoder = BertModel(config=med_config, add_pooling_layer=False)  

(2)数据方面

数据的处理流程如下图所示:

针对网络上的劣质文本数据,作者使用模型生成图片对应的文本描述,并使用过滤器过滤噪声数据,合并两者的结果,形成高质量的图片-文本数据对。

BLIP模型预训练和数据增强的原理如下:

数据处理部分主要有两个模块,captioning(用于生成给定图像的文字描述)和filtering(用于去除噪声图像文本对),两者均以MED进行初始化,并在数据集COCO上微调。最后合并两者的数据集,以新的数据集预训练一个新的模型。

3.3 OFA

论文:OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Frameworkon

链接:https://arxiv.org/abs/2202.03052

源码:https://github.com/OFA-Sys/OFA

OFA是阿里巴巴提出的模型,寓意“one for all”,模型统一了多种视觉和语言,理解和生成任务。其预训练任务如下图所示:

大致包括区域检测、区域字幕、图文匹配、图像字幕、视觉问答、目标检测、图像填充和文本填充。(部分任务名称描述可能不够专业,因为没做过多了解)

模型使用encoder-decoder的架构,并依旧以Transformer为基础实现。由于论文大部分内容展示的是实验,所以可展开的内容较少。

实验

终于到了令人激动的实验环节。本文实验不对模型进行微调,仅展示模型BLIP和OFA的使用方法。

1 BLIP

代码如下:

import requests
from PIL import Image
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration

processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-base").to("cuda")

# img_url = 'https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/demo.jpg' 
img_url = 'https://ww4.sinaimg.cn/thumb150/006ymYXKgy1gahftdd597j31o00u079k.jpg'
raw_image = Image.open(requests.get(img_url, stream=True).raw).convert('RGB')

# conditional image captioning
text = "a photography of"
inputs = processor(raw_image, text, return_tensors="pt").to("cuda")

out = model.generate(**inputs)
print(processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

# unconditional image captioning
# inputs = processor(raw_image, return_tensors="pt").to("cuda")

# out = model.generate(**inputs)
# print(processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

零样本下的结果:

2 OFA

代码如下:

!git clone --single-branch --branch feature/add_transformers https://github.com/OFA-Sys/OFA.git
!pip install OFA/transformers/
!git clone https://huggingface.co/OFA-Sys/OFA-tiny


from PIL import Image
from torchvision import transforms
from transformers import OFATokenizer, OFAModel
from transformers.models.ofa.generate import sequence_generator
import requests
import torch

mean, std = [0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]
resolution = 480
patch_resize_transform = transforms.Compose([
        lambda image: image.convert("RGB"),
        transforms.Resize((resolution, resolution), interpolation=Image.BICUBIC),
        transforms.ToTensor(), 
        transforms.Normalize(mean=mean, std=std)
    ])

ckpt_dir="OFA-Sys/ofa-large-caption"
tokenizer = OFATokenizer.from_pretrained(ckpt_dir)

txt = " what does the image describe?"
inputs = tokenizer([txt], return_tensors="pt").input_ids
url='https://ww4.sinaimg.cn/thumb150/006ymYXKgy1gahftdd597j31o00u079k.jpg'
img=Image.open(requests.get(url,stream=True).raw)
print(img)
patch_img = patch_resize_transform(img).unsqueeze(0)


# using the generator of fairseq version
model = OFAModel.from_pretrained(ckpt_dir, use_cache=True)
generator = sequence_generator.SequenceGenerator(
                    tokenizer=tokenizer,
                    beam_size=5,
                    max_len_b=16, 
                    min_len=0,
                    no_repeat_ngram_size=3,
                )
data = {}
data["net_input"] = {"input_ids": inputs, 'patch_images': patch_img, 'patch_masks':torch.tensor([True])}
gen_output = generator.generate([model], data)
gen = [gen_output[i][0]["tokens"] for i in range(len(gen_output))]

# using the generator of huggingface version
model = OFAModel.from_pretrained(ckpt_dir, use_cache=False)
gen = model.generate(inputs, patch_images=patch_img, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=3) 

print(tokenizer.batch_decode(gen, skip_special_tokens=True))

零样本下的结果:

对比两个模型生成的描述:

BLIP: a photography of a boy in a red vest

OFA: a boy with glasses standing next to a man

根据两个模型的结果,我们也不能说谁好谁坏,在我看来,将两者的结果结合可能才是最佳的。

同时,可以发现BLIP和OFA还是有较大差别的,单从这一个例子可以看出,BLIP可以对图像中的视觉信息进行更好的描述(如红色衣服),OFA更注重对图片中的实例信息的描述(如描述了两个人之间的位置关系,描述了戴着眼镜)。换言之,BLIP对视觉特征的提取更好,OFA对实例特征的提取更好。当然,这也与模型的训练数据有关。想进一步了解的同学,可以使用更多的数据集进行对比。

总结

本文围绕image caption,以论文介绍的形式,说明了如何实现image caption。从传统方法、深度学习方法和基于预训练模型的方法,三个方面对已有的研究方法进行了说明。其中传统方法包括:基于模板和基于检索的方法。深度学习方法包括:第一篇论文NIC方法、基于注意力机制的方法、基于图神经的方法、基于自注意力的方法以及其他深度学习方法。基于预训练模型的方法包括:VLP、BLIP和OFA。在介绍完已有方法后,对BLIP和OFA进行了零样本实验。

根据上述方法,可以将其创新点概括为以下几个方面:

  • 编码器

    • 使用多种网络提取多方面的视觉特征
    • 图像层次特征的提取
  • 解码器

    • 引入注意力机制
    • 注意力机制的结构
    • 二维位置信息提取
  • 预训练模型

    • 如何实现多模态交互

本文的不足之处:未对基于对抗网络的方法进行介绍,未对基于强化学习的方法进行介绍,未对代码进行讲解等等。


【参考文章】

1、chrome-extension://bocbaocobfecmglnmeaeppambideimao/pdf/viewer.html?file=http%3A%2F%2Fwww.nlpir.org%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F10%2FImage_Caption.pdf

2、https://aitechtogether.com/article/12841.html

3、http://html.rhhz.net/tis/html/201910039.htm

4、https://zhuanlan.zhihu.com/p/358127578

5、https://www.yanxishe.com/blogDetail/28479

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