易控制还能解释？这个新型图像标注算法必须了解一下！

摘要

现有的图像标注方法是用一种“黑盒”的架构来生成描述图像的文字，既不能从外部控制其结果，也不能解释其过程。这篇论文提出了一种新颖的框架来生成可控制可解释的图像标注，使得图像标注算法能够应用到复杂的情景中。

题目：Show, Control and Tell: A Framework for Generating Controllable and Grounded Captions

地址：

http://arxiv.org/abs/1811.10652

图像标注=看图说话

图像标注（Image Caption）就是给图像自动生成一段描述性文字，类似于我们小时候做过的“看图说话”作业，十分有趣。对于人来说，图像标注是一件简单而自然的任务，但对于机器来说，这项任务充满挑战。难点在于，机器不仅要检测出图像中的物体，而且要理解物体之间的相互关系，最后还要用合理的语言表达出来。

图像标注问题本质上是从视觉到语言（Visual-to-Language，V2L）的问题。我们希望算法能够根据图像给出描述图像内容的自然语言语句，这意味着，算法需要在两种不同形式的信息（图像信息和文本信息）之间进行“翻译”。图像标注问题的研究，促使人工智能领域的两大子领域——计算机视觉和自然语言处理很好地结合起来，这种跨子领域的结合能够催生出更让人惊艳的方法。

图像标注问题如果能够得到很好的解决，其价值是显而易见的。它的应用前景广泛，例如可以应用到图像检索、儿童教育、视力受损人士的生活辅助等方面。

图像标注问题受到广泛关注

随着深度学习技术的发展和MS COCO等图像标注数据集的出现，图像标注的相关技术得到了快速的发展。

2014年10月，百度研究院的Junhua Mao和Wei Xu等人创造性地将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）结合起来，用于解决图像标注问题。这种将CNN和RNN结合起来的方法在图像标注问题上取得了显著的进步。这种方法的成功，使得基于该方法的图像标注研究迅速火热起来。

论文题目：

《Explain Images with Multimodal Recurrent Neural Networks》

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1410.1090

学者们纷纷对该方法的模型各部分进行更多的尝试与优化，从不同的角度对模型做改进，图像标注的相关技术得到了快速的发展。

在这个发展中，将RNN和CNN结合的核心思路没有变，变化的是使用更复杂的CNN模型和效果更好的LSTM模型，获取高层语义信息来得到更好的图像特征，引入注意力方法来加强对图像有效区域的利用等。强化学习、GAN等模型也为图像标注效果带来提升。各种评价标准也得到改进和扩展。

这篇论文所提出的方法同样基于CNN和RNN结合的结构，前者用于图像编码，后者用于语言建模，通过学习图像和每个时间步生成的词的概率分布之间的关系，来训练图像标注模型。

一种可控可解释的图像标注方法

图像标注领域取得很大进展，然而现有的方法仍缺乏可控性和可解释性，既不能从外部控制其结果，也不能解释其过程。这种缺陷使得现有方法与人类水平仍有很大差距。在实际应用情景中，我们需要能够根据目标和上下文，用多种不同的方式来描述同一张图像。

举个例子，一个基于图像标注的辅助驾驶系统，在检测到危险情况时，应该聚焦于描述路面上的危险物体，而不是描述路边的树木和建筑。而且，这样的系统应该具有可解释性，这样司机才能判断警报信息的价值，做出正确决策。

名词串示意图

这篇论文提出的方法就是为了解决上述缺陷，具有可控制性和可解释性。它能根据控制信号生成不同的图像标注，并给出解释。控制信号是一组给定的、需要被描述的图像区域，这样按照不同的顺序，关注不同的区域，就能生成不同的标注信息。同时，将生成的标注句子解构为多个名词串，在图像区域和名词串之间建立联系，这样标注信息就具有可解释性。

名词串：句子具有自然语言结构，本质上是有层次的。在最低层次中，句子可以认为是由单词组成的序列，包括可视词语和文本词语，前者是能够在图像中可视化呈现的事物（如名词），后者是不能在图像中呈现的修饰词（如冠词、介词）。进一步分析它们的语法依赖关系，我们可以将名词和它们的修饰词组合成名词串。如上图所示，不同颜色块代表不同的名词串。

将现有方法与这篇论文提出的方法进行比较，如下图所示，a)、b)为普通的图像标注方法，c)为这篇论文提出的可控制可解释的图像标注方法。普通的图像标注方法只能根据“黑盒”结构自动生成一种标注结果。而这篇论文提出的方法能够根据输入的区域信息，生成多种标注结果（图中展示了两种），并且将文字和对应区域建立联系（图中用相同颜色标识），具有可解释性。

普通方法和论文方法的比较

这篇论文提出的方法，在Flickr30k数据集和MS COCO数据集上取得当前最佳的表现，在标注的多样性和质量方面远超其它方法，能够应用到复杂的情景中。

结合CNN和RNN的网络结构

这种可控制可解释的图像标注方法网络结构如下图所示，它由两部分组成：图像编码模型（CNN 结构）和语言模型（RNN 结构）。输入一张图片和一组图像区域，经过图像编码模型和语言模型，输出生成的标注句子，句子中的名词串与图像区域对应，语言通顺流畅。

结合CNN和RNN的神经网络结构图

对于图像编码模型，作者使用深度卷积神经网络——基于ResNet-101的Faster R-CNN网络，来自动生成一组区域。然后将无序的区域输入排序网络（Sorting Network）中进行自动排序，得到区域序列，并用各个区域在Faster R-CNN中的嵌入表示（embedding）作为该区域的描述子。

对于语言模型，作者使用效果更好的LSTM模型，在每个时间步堆叠两个LSTM层：注意力LSTM（Attention LSTM）和语言LSTM（Language LSTM）。前者的输入是当前词语、图像描述子、第二层的隐含状态；输出是预测的上下文向量。后者的输入是上下文向量和第一层的隐含状态；输出是预测的下一个词语。

语言模型中还有两个特别的模块：串移动门模块和自适应注意力模块，这是作者使用的两个技巧，前者用于标记当前使用的图像区域，后者用于标记是否使用图像特征。有了这两个标记，就能将生成的名词串与图像区域建立联系。

串移动门（Chunk-Shifting Gate）模块用于预测名词串是否结束，取值为0或1。每个时间步都会输出一个串移动值，当取值为1时，表示名词串结束。由于名词串与图像区域是一对一或者一对多的关系，名词串的数量小于等于图像区域的数量。当取值由0变为1时，选择下一个图像区域。在上图中，我们可以看到，在每个名词串结束的地方，串移动值为1（图中红色字体）。

自适应注意力（Adaptive Attention）模块使用了何时利用何种特征的概念。由于有些描述单词可能并不直接和图像相关，而是可以从当前生成的描述中推测出来，所以当前单词的生成可能依赖图像，也可能仅依赖于语言模型。基于以上思想，作者提出了“视觉哨兵”的概念，能够以自适应的方法决定当前生成单词，是利用图像特征还是仅利用文本特征。在上图中，我们可以看到，语言模型的输入，虚线表示不使用图像特征，实线表示使用图像特征。

训练模型的目标函数，由两个输出分布的交叉熵损失组成：词级的概率分布和串级的概率分布。如下图所示，该目标函数需考虑，在当前时间步之前输出的词和使用的图像区域，以及当前时间步下输出的词和串移动值（包括真实值和预测值）。

该目标函数是一个可求导的损失函数，因此可以利用反向传播来求梯度，然后利用随机梯度下降来学习到最优的参数。使用交叉熵损失进行预训练后，作者进一步使用强化学习来优化生成的词序列的质量和顺序。

MS COCO数据集上的效果图

作者用Flickr30k数据集和MS COCO数据集对上述网络结构进行训练，生成可控制可解释的图像标注模型，该模型在多个评价标准中取得当前最佳的表现，生成的标注质量好，多样性丰富，能够应用到复杂的情景中。

作者：王佳纯

编辑：杨清怡

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