【论文阅读笔记】Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering.

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering.

2018-CVPR

P. Anderson, X. He, C. Buehler, D. Teney, M. Johnson, S. Gould, and L. Zhang.

• 什么是“自上而下”，“自下而上”？

类比人类视觉的注意力机制：

1. 自上而下：基于某种任务，通过意识，集中地关注某物，比如寻找某物。

2. 自下而上：场景中有某个突出的、显眼的物体，自动地引发意识信号。

• 问题：

现在的注意力机制都是自上而下的，将部分完成的字幕或图像内容作为上下文，通过训练，有选择地处理CNN的输出。确定图像区域的最佳数量总是需要在粗和细之间进行艰难地权衡。也很少考虑如何确定受关注的图像区域。

• 思路：

提出“自下而上”机制(基于Faster R-CNN)和“自上而下”机制，两者结合。

自下而上：发现图像I中的k个显著区域(大小可能不同)，每个区域用一个卷积特征向量表示。使用Faster R-CNN实现(需要初始化和预训练)，可以看作是一种“硬”注意机制，因为从大量区域中选择了少量的区域。

自上而下：决定不同区域的权重，提取的特征是总区域的加权和（“软”注意），并可以生成标题。它包含两个LSTM网络，第一个LSTM作为视觉注意模型，第二个LSTM作为语言生成模型。第一个LSTM的输入由图像特征v的均值、第二个LSTM上步的输出、上步生成的单词的编码组成。第二个LSTM的输入由第一个LSTM的输出、k个图像特征组成。

• 方法：

1. Bottom-up自底向上

Faster R-CNN是一种目标检测模型，识别属于特定类的目标实例，并使用包围框对其定位。

这里，Faster R-CNN结合ResNet-101来提取特征（上图）。RNP利用IoU阈值来对所有区域进行筛选("hard" attention)，决定图像中的兴趣区域。Rol pooling给每个选中的区域提取一个小的特征，然后组合在一起作为CNN最后一层的输入。对于每一个区域 i, vi 定义为每个区域的特征(2048维)。

预训练Bottom-Up Attention Model, 首先初始化基于ResNet-101的Faster-RCNN并在ImageNet上进行分类任务的预训练，然后在Genome data上进行训练。为了学习到更好的特征表示，作者增加了一个预测物体属性类别的任务，可以预测区域i的属性。

最终Bottom-Up Attention Model可达到（下图）效果。但我们只要k个区域的特征向量V。

2. Top-down自顶向下

1. 第一个LSTM

输入由三部分组成：

每个时间步t，为k个图像特征vi计算归一化的注意力权重αi,t，综合后输入第二个LSTM

（隐藏层h1t等价于Q；v1~vk等价于K；vi等价于V；v^t等价于Z）

2. 第二个LSTM

输入：

＋ 上一步的输出ht-12

每个时间步t，输出ht2，然后计算可能的输出单词的条件分布：

整个输出句子的概率可以看成是所有单词概率的连乘：

3. 目标函数

还进行了针对句子级别指标的优化，目标函数定义为：

• 总结：

本文提出了一种结合bottom-up attention和top-down attention的视觉注意力机制，可以看成CNN-Attention + LSTM-Attention。它能够更有效地关注场景的结构，也具有更好地可解释性。bottom-up attention机制就是提取出感兴趣的候选框，可以使用目标检测算法还有很多，可以尝试进行替换。

2022-02-14

by littleoo