如何让电脑成为看图说话的高手？计算机视觉顶会ICCV论文解读

2017 年 10 月 25 日 阿里技术 阿里巴巴

阿里妹导读：ICCV，被誉为计算机视觉领域三大顶级会议之一。作为计算机视觉领域最高级别的会议之一，其论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。阿里巴巴在今年的大会上有多篇论文入选，本篇所解读的论文是阿里iDST与多家机构合作的入选论文之一，目标是教会机器读懂图片并尽量完整表达出来。

精准描述商品：计算机视觉和自然语言处理的联合

近年来，随着深度学习技术的快速发展, 人们开始尝试将计算机视觉(Vision)和自然语言处理(Language)两个相对独立的领域联合起来进行研究，实现一些在过去看来非常困难的任务，例如“视觉-语义联合嵌入(Visual-SemanticEmbedding)”。该任务需要将图像及语句表示成一个固定长度的向量，进而嵌入到同一个矢量空间中。这样，通过该空间中的近邻搜索可以实现图像和语句的匹配、检索等。

视觉语义联合嵌入的一个典型应用就是图像标题生成（Image Captioning）：对于任意输入的一张图像, 在空间中找到最匹配的一句话, 实现图像内容的描述。在电商场景下, 淘宝卖家在发布一件商品时, 该算法可以根据卖家上传得图片, 自动生成一段描述性文字, 供卖家编辑发布使用。再比如，视觉语义联合嵌入还可以应用于“跨模态检索(Cross-mediaRetrieval)”：当用户在电商搜索引擎中输入一段描述性文字（如“夏季宽松波希米亚大摆沙滩裙”、“文艺小清新娃娃领飞飞袖碎花A字裙”等）, 通过文字-图像联合分析, 从商品图像数据库中找到最相关的商品图像返回给用户。

之前的不足：只能嵌入较短的语句简单描述图片

以往的视觉语义联合嵌入方法往往只能对比较短的句子进行嵌入，进而只能对图像做简单而粗略的描述，然而在实际应用中，人们更希望得到对图像（或图像显著区域）更为细致精确的描述。如图1所示，我们不仅想知道谁在干什么，还想知道人物的外表，周围的物体，背景，时间地点等。

图1 现有方法的问题

现有方法：“A girl is playing a guitar.”

我们提出的方法：“a young girl sitting on a benchis playing a guitar with a black and white dog nearby.”

为了实现这个目标，我们提出一个框架：第一步从图像中找出一些显著性区域，并用具有描述性的短语描述每个区域；第二步将这些短语组合成一个非常长的具有描述性的句子，如图2所示。

图2 我们的提出的框架

为此，我们在训练视觉语义联合嵌入模型时不仅需要将整个句子嵌入空间，更应该将句子中的各种描述性短语也嵌入空间。然而，以往的视觉语义联合嵌入方法通常采用循环神经网络模型（如LSTM(Long short-term memory)模型）来表示语句。标准的LSTM模型有一个链式结构（Chain structure）：每一个单元对应一个单词，这些单词按出现顺序排成一列，信息从第一个单词沿该链从前传到最后，最后一个节点包含了所有的信息，往往用于表示整个句子。显然，标准的LSTM模型只适合表示整个句子，无法表示一句话中包含的短语，如图所示。

图3 链式结构的问题

论文创新方法：提出层次化的LSTM模型

本文提出一种多模态、层次化的LSTM模型（Hierarchical Multimodal LSTM）。该方法可以将整个句子、句子中的短语、整幅图像、及图像中的显著区域同时嵌入语义空间中，并且自动学习出“句子-图像”及“短语-图像区域”间的对应关系。这样一来，我们生成了一个更为稠密的语义空间，该空间包含了大量的描述性的短语，进而可以对图像或图像区域进行更详细和生动的描述，如图所示。

图4 本文提出的多模态层次结构

本文方法的创新性在于提出了一个层次化的LSTM模型，根节点对应整句话或整幅图像，叶子节点对应单词，中间节点对应短语或图象中的区域。该模型可以对图像、语句、图像区域、短语进行联合嵌入（Joint embedding），并且通过树型结构可以充分挖掘和利用短语间的关系（父子短语关系）。其具体网络结构如下图所示

图5 网络结构

其中为每一个短语和对应的图像区域都引入一个损失函数，用于最小化二者的距离，通过基于结构的反向传播算法进行网络参数学习。

在图像-语句数据集上的比较

	Image Annotation			Image Search
	R@1	R@10	Med r	R@1	R@10	Med r
SDT-RNN	9.6	41.1	16	8.9	41.1	16
DeFrag	14.2	51.3	10	10.2	44.2	14
SC-NLM	14.8	50.9	10	11.8	46.3	13
DeepVS	22.2	61.4	4.8	15.2	50.5	9.2
NIC	17.0	56.0	7	17.0	57.0	7
m-RNN-vgg	35.4	73.7	3	22.8	63.1	5
DeepSP	35.7	74.4	N/A	25.1	66.5	N/A
Ours	38.1	76.5	3	27.2	68.8	4

图 6在Flickr30K数据集上的对比

	Image Annotation			Image Search
	R@1	R@10	Med r	R@1	R@10	Med r
Random	0.1	1.1	631	0.1	1.0	500
DeepVS	36.4	80.9	3	28.1	76.1	3
m-RNN	41.0	83.5	2	29.0	77.0	3
DeepSP	40.7	85.3	N/A	33.5	83.2	N/A
Ours	43.9	87.8	2	36.1	86.7	3