2015 经典的ImageCaptioning论文

1.Show and Tell: A Neural Image Caption Generator

Google团队的成果

整体处理流程：

1)通过CNN提取到图片的特征，简称feature。

2)而后将feature输入到LSTM中，生成第一个词S0

3)而后每个词Si的生成只需要上一个生成的词Si-1的对应的embedding，直到生成最后一个特殊符号

框架：

生成词的方法

Sampling：softmax取最大值

BeamSearch：每次生成一个单词，保存到目前为止生成的概率最大的K个句子。

实验

作者做了实验在每个时刻生成单词时均喂入image，但是效果较差，是因为网络会利用图片中的噪声，而且很容易过拟合

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

Bengio团队的成果

整体处理流程：

1)通过CNN提取的特征，得到a={a1,a2.....an},a1表示不同位置的特征，a1一个D维的特征，D可以理解为channel的个数

2)而后把a和h(t-1)合并，做一个权重化处理，得到z，

3)把z作为lstm的输入，这样在每个词生成的时候，可以关注图像的不同地方。

解码器框架：

编码器框架和show and tell的框架一样。

两种attention方法

1.Deterministic “Soft” Attention
对CNN生成的整个feature做权重化处理，就是对每个位置ai，softmax(exp(ai)),因此是可以直接求导的，故而这种方法利用的较多。

2.Stochastic “Hard” Attention
随机选择CNN生成的feature的一部分处理，反向传播时需要采用蒙特卡洛方法计算。