劉 暢 周向東 施伯樂

(復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院 上海 200433)

0 引 言

圖像的文本化描述是指根據(jù)一幅圖像自動(dòng)的生成一句描述性的文字。由于互聯(lián)網(wǎng)上的大部分的數(shù)據(jù)是圖像等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，圖像的文本化描述有助于人們從海量圖像中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、分析和檢索，是橫跨計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和自然語言處理領(lǐng)域的新興的研究方向。該任務(wù)是從圖像中學(xué)習(xí)自然語言，面臨著克服語義鴻溝、圖像文本對(duì)齊、訓(xùn)練模型收斂等挑戰(zhàn)。圖像具有多通道、高維度的特點(diǎn)，并且受到光照、分辨率、環(huán)境和噪聲的影響。自然語言具有結(jié)構(gòu)，語法多樣規(guī)范，詞匯靈活多變，建立圖像和文本之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。近年來圖像的文本化描述研究引起了愈來愈多的關(guān)注。

解決圖像的文本化描述問題，常用的方法分為基于檢索和基于語言模型兩種?；跈z索的方法是對(duì)圖像和文本分別進(jìn)行語義分割，利用馬爾科夫隨機(jī)場MRF(Markov Random Field)[1]或者典型關(guān)聯(lián)分析CCA(Canonical Correlation Analysis)[2]等方法，把圖像和文本投影到同一空間，建立對(duì)應(yīng)關(guān)系，從數(shù)據(jù)庫中找到與圖像最匹配的文本?；谡Z言模型的方法可以生成全新的語句，例如使用條件隨機(jī)場提取圖像中的物體、場景和關(guān)系，然后采用模板生成語句。文獻(xiàn)[3-4]提取圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN(Convolutional Neural Network)特征[5]作為特殊的視覺單詞，采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN(Recurrent Neural Network)[6]建立語言模型?；跈z索的方法生成的語句更加自然，依賴大規(guī)模有標(biāo)注的數(shù)據(jù)庫?；谡Z言模型的方法可以靈活的生成全新的語句。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在該任務(wù)的實(shí)驗(yàn)效果較好，利用在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的CNN網(wǎng)絡(luò)，提取圖像的全連接層特征[7]。RNN網(wǎng)絡(luò)按照時(shí)間展開，可以直接處理時(shí)序數(shù)據(jù)和構(gòu)建語言模型[4]，隱層節(jié)點(diǎn)一般選用LSTM[8]或GRU[9]。采用CNN網(wǎng)絡(luò)和RNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法，可以直接得到圖像和文本的對(duì)應(yīng)關(guān)系，不需要進(jìn)行目標(biāo)檢測、句法分析和模板填充等步驟，是一個(gè)端到端的模型。

傳統(tǒng)方法僅考慮圖像和文本之間的轉(zhuǎn)換過程，由于存在語義鴻溝和缺乏大規(guī)模數(shù)據(jù)集，模型訓(xùn)練困難，預(yù)測的文本與圖像內(nèi)容可能存在較大差異。受到圖像檢索的視覺相似性的啟發(fā)[4]，本文考慮數(shù)據(jù)間的相似程度，用相似圖像的語義信息作為補(bǔ)充構(gòu)造語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，深入挖掘圖像間和對(duì)應(yīng)文本描述間的相似性信息，并與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型相互配合。用圖像CNN特征的余弦距離和BLEU[14]等機(jī)器翻譯指標(biāo)分別衡量圖像間的視覺相似度和語義相似度。把視覺相似度與RNN網(wǎng)絡(luò)生成的文本串聯(lián)，作為全連接網(wǎng)絡(luò)的輸入，擬合得到語義相似度。通過引入數(shù)據(jù)間的相似性信息，在預(yù)測階段保持相似圖像的有效語義，從而獲得更好的文本描述。另外，為提高語言模型學(xué)習(xí)能力，增加棧式隱層和普通隱層的深度，最終得到接近人類語言的通順語句。在這種背景下，本文提出圖像語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Flickr30k數(shù)據(jù)集[19]和MSCOCO數(shù)據(jù)集[20]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法在BLEU、ROUGE[15]、METEOR[16]和CIDEr[17]等多數(shù)機(jī)器翻譯評(píng)價(jià)指標(biāo)上超過了Google NIC[3]和log Bilinear[21]等目前主流的方法。

1 相關(guān)工作

Farhadi等提出圖像的文本化描述任務(wù)[1]，把圖像和文本投影到<對(duì)象，動(dòng)作，場景>的三元組空間，利用馬爾科夫隨機(jī)場對(duì)圖像進(jìn)行投影，用句法解析對(duì)文本進(jìn)行投影，然后計(jì)算相似性。Kulkarni等利用條件隨機(jī)場對(duì)圖像的對(duì)象、屬性和空間關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注[10]，采用模板生成方法產(chǎn)生全新的語句。Gong等采用典型關(guān)聯(lián)分析方法[2]，建立圖像和文本之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖像采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征，文本采用詞袋特征，同時(shí)用大量弱標(biāo)注的圖像文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行輔助學(xué)習(xí)。Karpathy和Vinyals等提出使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造端到端的語言模型[3-4]，提取圖像的CNN特征作為視覺單詞，采用三層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練語言模型，可以直接得到圖像到文本的映射關(guān)系。Johnson等提出全卷積定位網(wǎng)絡(luò)[11]，不僅能生成整幅圖像的描述，也能生成圖像內(nèi)部區(qū)域的描述。Xu等提出的網(wǎng)絡(luò)模型可以學(xué)習(xí)圖像內(nèi)部區(qū)域和單詞的對(duì)應(yīng)關(guān)系[12]。Tang等提出一種基于深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[13]，把圖像特征輸入到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)時(shí)刻。

2 模型架構(gòu)

本文提出圖像語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由兩個(gè)共享參數(shù)的多層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。首先對(duì)圖像語義相似性網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)相似圖像的語義信息，然后在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上繼續(xù)訓(xùn)練語言模型。多層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠增強(qiáng)模型的學(xué)習(xí)能力，有助于理解圖像的高級(jí)語義信息。

2.1 圖像語義相似性網(wǎng)絡(luò)

圖像語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示，能夠?qū)W習(xí)圖像之間的視覺相似性和對(duì)應(yīng)文本描述的語義相似性，進(jìn)而提升網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。其主要思想是，當(dāng)模型學(xué)習(xí)圖像的文本描述時(shí)，應(yīng)當(dāng)受到相似圖像語義的約束，在預(yù)測階段，通過聯(lián)想相似圖像的語義信息進(jìn)而提升文本描述的質(zhì)量。該方法可以應(yīng)用到現(xiàn)有的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型。

圖1 圖像語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

為了衡量圖像的視覺相似性，首先提取圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征[24]，然后計(jì)算兩個(gè)特征的余弦距離：

(1)

為了衡量文本描述的語義相似性，本文采用BLEU，ROUGE，METEOR和CIDEr等機(jī)器翻譯的評(píng)價(jià)指標(biāo)。由于數(shù)據(jù)集中每幅圖像都有多句文本描述，因此可以直接計(jì)算文本的機(jī)器翻譯得分作為語義相似性。

(2)

(3)

集合Z={BLEU-1, BLEU-2, BLEU-3, BLEU-4, METEOR, CIDEr, ROUGE}，表示7種評(píng)價(jià)指標(biāo)。t表示圖像的獨(dú)立描述語句的個(gè)數(shù)，n表示具體一種評(píng)價(jià)指標(biāo)的類型。構(gòu)造圖像文本相似性四元組數(shù)據(jù)集，按CNN特征的余弦距離對(duì)圖像聚類，在每個(gè)類里選擇兩幅圖像計(jì)算余弦距離cos和文本的語義相似性ψ組成四元組，再從不同的類中選擇圖像組成相同數(shù)量的四元組，共同構(gòu)成四元組數(shù)據(jù)集：

(imgi,imgj,cos,ψ)

(4)

(5)

o1=σ(?！1+b1)

(6)

o2=σ(o1·W2+b2)

(7)

式中：Wi、bi和oi是第i個(gè)全連接層的權(quán)重、偏置和輸出。其中，σ是sigmoid函數(shù)，是全連接層的激活函數(shù)：

(8)

全連接網(wǎng)絡(luò)用來擬合輸入向量Γ和文本相似性得分Ψ的映射關(guān)系。損失函數(shù)采用均方誤差損失：

(9)

2.2 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型

圖像語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的RNN網(wǎng)絡(luò)采用圖2中的結(jié)構(gòu)。把圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征WCNN和單詞的詞向量特征Wi投影到p維空間。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)時(shí)刻的輸入是Xi=[WCNN,WST,W1,…,Wn]∈R(n+2)×p，輸出是Xo=[WST,W1,W2,…,WEND]∈R(n+2)×p。WST和WEND表示語句的特殊起始詞和終止詞，語句的最大長度是n。由于傳統(tǒng)的淺層RNN網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力較弱，為了學(xué)習(xí)圖像的復(fù)雜語義信息，本文從以下三個(gè)方面增加網(wǎng)絡(luò)深度：

1) 棧式隱層(ST層)：可以接受上一時(shí)刻隱層狀態(tài)輸入的層，增強(qiáng)多尺度時(shí)間序列記憶。

2) 普通隱層(CH層)：除去棧式隱層之外的隱層，增強(qiáng)當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)深度。

3) 輸出層(MO層)：在隱層節(jié)點(diǎn)和最后的輸出層節(jié)點(diǎn)之間添加層，把隱層的輸出投影到輸出空間。

圖2 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型

Xi=[WCNN,WST,W1,…,Wn]

(10)

(11)

Xo=[WST,W1,W2,…,WEND]

(12)

采用交叉熵?fù)p失函數(shù)訓(xùn)練RNN網(wǎng)絡(luò)。在預(yù)測階段，采用束搜索算法預(yù)測語句。語句的搜索空間是一個(gè)有向無環(huán)圖，WST是起始節(jié)點(diǎn)，WEND是終止節(jié)點(diǎn)，每層的大小是束(beam)，表示該層單詞的搜索空間，束越大，搜索結(jié)果越接近全局最優(yōu)，計(jì)算復(fù)雜度是O(beamn)。

sentence=argmaxsP(s|image)

(13)

s表示遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的語句。首先對(duì)圖像語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在數(shù)據(jù)集上繼續(xù)訓(xùn)練RNN網(wǎng)絡(luò)語言模型。引入相似圖像的語義信息和增強(qiáng)語言模型的學(xué)習(xí)能力，有利于生成符合圖像內(nèi)容的通順的語句。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

3.1 數(shù)據(jù)集和預(yù)處理

本文采用Flickr30K數(shù)據(jù)集[19]和MSCOCO數(shù)據(jù)集[20]，每幅圖像均有5個(gè)獨(dú)立的標(biāo)注語句。Flickr30K數(shù)據(jù)集包含31 783幅圖像，訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集大小分別是29 783、1 000和1 000。MSCOCO數(shù)據(jù)集包含123 287幅圖像，訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集大小分別是113 287、5 000和5 000。

經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括AlexNet[23]、VGGNet[24]、GoogleNet[25]和ResNet[26]等，本文采用16層的VGGNet提取圖像特征。圖像尺寸縮放為224×224，采用均值歸一化，使得RGB通道的像素均值為0。人工標(biāo)注的語句長度不固定，大于16的語句分布超過90%，長度閾值取16。大于閾值的語句，多余單詞截?cái)?，小于閾值的語句，末尾用終止字符WEND補(bǔ)全。數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率小于閾值5的單詞為停止詞，去除停止詞后的Flickr30K數(shù)據(jù)集和MSCOCO數(shù)據(jù)集的單詞表大小分別為8 625和9 566。

3.2 評(píng)價(jià)方法和對(duì)比方法

本文采用BLEU[14]，ROUGE[15]，METEOR[16]和CIDEr[17]指標(biāo)評(píng)價(jià)圖像的文本化描述效果。原理是比較機(jī)器翻譯結(jié)果(candidate)和人工翻譯結(jié)果(reference)的相似度。BLEU準(zhǔn)則比較candidate和reference的n-gram匹配的數(shù)量，可以評(píng)價(jià)生成文本的充分性、保真性和流暢程度。ROUGE準(zhǔn)則定義最長公共子序列來計(jì)算相似度，序列要求有順序不一定連續(xù)。METEROR準(zhǔn)則采用精確匹配、詞根詞干匹配和同義詞匹配三種方式計(jì)算相似度。CIDEr準(zhǔn)則首先計(jì)算n-gram的項(xiàng)頻反向文檔頻率TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)[18]，然后計(jì)算candidate和reference的余弦距離。

本文方法和GoogleNIC[3]、BRNN[4]、Log Bilinear[21]、LRCN[22]、Semantic Attention[27]、Memory Cells[13]、Hard-Attention[12]等方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。GoogleNIC和BRNN方法均采用三層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型，分別用GoogleNet和VGGNet提取圖像特征。Log Bilinear方法采用多模態(tài)LBL語言模型學(xué)習(xí)圖像到文字的映射關(guān)系。Semantic Attention方法首先識(shí)別圖像屬性，然后輸入到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。LRCN方法是一種融合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)W習(xí)圖像和視頻的文本描述。Memory Cell方法把圖像特征輸入到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)時(shí)刻。Hard Attention方法采用圖像的卷積層特征，建立圖像子區(qū)域和文本單詞的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

3.3 結(jié)果分析

本文分別在Flickr30k數(shù)據(jù)集和MSCOCO數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先訓(xùn)練圖像語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖1，然后訓(xùn)練遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型，如圖2。分析不同的棧式隱層、普通隱層和輸出層的組合對(duì)生成文本質(zhì)量的影響，結(jié)果如表1和表2，然后和最新的方法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表3和表4，最后舉例說明本文模型生成文本的效果。

表1 Flickr30k數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果(BLEU-i簡寫為Bi)

表2 MSCOCO數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果(BLEU-i簡寫為Bi)

表3 本文方法和其他方法在Flickr30k數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比(BLEU-i簡寫為Bi)

表4 本文方法和其他方法在MSCOCO數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比(BLEU-i簡寫為Bi)

表1和表2的結(jié)果表明，F(xiàn)lickr30k數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的“模型ST層+CH層”和MSCOCO數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的“模型2ST層”效果最好，說明增加遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)棧式隱層和普通隱層的深度能夠提高生成文本的質(zhì)量。棧式隱層負(fù)責(zé)把信息傳遞到下一時(shí)刻，對(duì)語言模型生成文本起到關(guān)鍵作用。普通隱層只能在當(dāng)前時(shí)刻傳遞信息，適當(dāng)增加普通隱層能夠提升模型復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力。增加輸出層深度會(huì)降低實(shí)驗(yàn)效果。同時(shí)隱層總深度不宜太大，否則導(dǎo)致模型復(fù)雜度過高和模型訓(xùn)練困難，降低生成文本的質(zhì)量。

表3和表4的結(jié)果表明，F(xiàn)lickr30k數(shù)據(jù)集上，本文方法的BLEU-1、ROUGE和CIDEr的得分最高，其他指標(biāo)略低于Semantic Attention方法。Semantic Attention方法在BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4指標(biāo)較高是因?yàn)樘崛D像的屬性標(biāo)簽加入RNN結(jié)構(gòu)中，有利于生成多詞匹配較高的語句。MSCOCO數(shù)據(jù)集上，“模型ST層”的各項(xiàng)指標(biāo)超過GoogleNIC和BRNN等方法，“模型ST層”和“模型2ST層”的多項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到最高，其中BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4的得分達(dá)到53.6、39.3和28.6，顯著超過其他方法，說明了圖像語義相似性網(wǎng)絡(luò)可以提供相似圖像的有效語義信息，進(jìn)而改善文本描述的質(zhì)量?！澳Ｐ?ST層”的多項(xiàng)指標(biāo)均超過“模型ST層”，表明增加隱層深度可以提升語言模型的學(xué)習(xí)能力，有利于生成更加通順的語句。Hard Attention方法的BLEU-1得分最高，因?yàn)榭紤]單詞和圖像子區(qū)域的對(duì)應(yīng)關(guān)系，而文本描述的通順程度更加依賴于多詞匹配數(shù)量。

圖3是本文方法生成的圖像文本化描述的示例。第一行是錯(cuò)誤的描述。圖3(a)描述的是兩個(gè)人站在飛機(jī)旁邊，但是生成的文本是“a man standing next to a plane on a field”，僅僅識(shí)別出了一個(gè)人。圖3(b)描述的是一個(gè)人坐在街道旁，但是生成的文本是“a man sitting on a bench talking on a cell phone”，錯(cuò)誤的認(rèn)為一個(gè)男人拿著手機(jī)。第二行是正確的描述，生成的文本分別是“a cow is standing in a field of grass”和“a man riding a motorcycle down a street”。圖3(a)和圖3(b)生成了錯(cuò)誤的描述，可能是由于訓(xùn)練集中缺乏相關(guān)類型的數(shù)據(jù)，并且圖像分辨率較低，陰影部分的內(nèi)容較難識(shí)別。由于圖像語義相似性網(wǎng)絡(luò)能夠通過相似圖像的文本描述作為補(bǔ)充信息，因此正確的識(shí)別了圖中的主體，例如“man”“plane”，以及動(dòng)作，例如“standing”“sitting”。

圖3 本文方法的圖像文本化標(biāo)注示例

4 結(jié) 語

本文提出圖像語義相似性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像文本化描述模型，采用多層復(fù)合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型。能夠?qū)W習(xí)到相似圖像的有效語義信息，并通過增加遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度，提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，進(jìn)而提升圖像的文本描述的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均取得很好效果，超過目前的主流方法。

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