岳毅然　李霆鋒　陳鑫銳　李煜

摘要：本文基于殘差網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，利用AI Challenger圖像中文描述挑戰(zhàn)賽的數(shù)據(jù)集，借助前人的研究基礎(chǔ)，對(duì)圖像描述模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，并加以對(duì)比試驗(yàn)，通過(guò)恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)探究模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)圖像語(yǔ)義信息處理和描述匹配生成效果的影響，為提升標(biāo)注準(zhǔn)確度、流暢度提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：圖像描述? 深度殘差網(wǎng)絡(luò)? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)

前言

近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)在CV（Computer Vision，計(jì)算機(jī)視覺(jué)）和NLP（Natural Language Processing，自然語(yǔ)言處理）領(lǐng)域的發(fā)展和智能科學(xué)技術(shù)的突破，深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）成為了人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題。其中，深度殘差網(wǎng)絡(luò)（Deep Residual Networks，ResNet）是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法中最典型、最成功的算法之一，它是應(yīng)用最為廣泛的特征提取網(wǎng)絡(luò)，具有權(quán)值共享、稀疏連接、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等特點(diǎn)。

圖像描述——看圖說(shuō)話（Image Caption）任務(wù)是結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)CV和自然語(yǔ)言處理NLP兩個(gè)領(lǐng)域的一種比較綜合的任務(wù)，Image Caption模型的輸入是一幅圖像，輸出是對(duì)該幅圖像進(jìn)行描述的一段文字。這項(xiàng)任務(wù)要求模型可以識(shí)別圖片中的物體、理解物體間的關(guān)系，并用一句自然語(yǔ)言表達(dá)出來(lái)。圖像描述在搜索引擎優(yōu)化、自動(dòng)配字、視障輔助閱讀等廣泛領(lǐng)域有著較高的應(yīng)用價(jià)值。

AI Challenger圖像中文描述挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)集是目前規(guī)模最大、語(yǔ)言使用和場(chǎng)景最為豐富的圖片中文描述數(shù)據(jù)集，涵蓋了超過(guò)100種復(fù)雜生活場(chǎng)景的含有人物的二十萬(wàn)張帶有標(biāo)注處理的圖片，其場(chǎng)景復(fù)雜度、人物動(dòng)作復(fù)雜度、身體遮擋情況都高于現(xiàn)有的其他數(shù)據(jù)集;而且，此數(shù)據(jù)集的語(yǔ)言描述標(biāo)注更符合中文語(yǔ)言使用習(xí)慣。相對(duì)于Flickr8k-CN等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集創(chuàng)新性的引入了中文成語(yǔ)，用以修飾圖片中的主要人物及背景事件，大大提升了描述語(yǔ)句的豐富度。

本文基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)在圖像描述算法模型的應(yīng)用研究，對(duì)傳統(tǒng)的ResNet與LSTM模型進(jìn)行優(yōu)化，改進(jìn)圖片語(yǔ)義信息特征提取、描述語(yǔ)義數(shù)據(jù)的預(yù)處理效果，在AI Challenger圖像中文描述挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證準(zhǔn)確率和有效性。本文主要從圖像信息處理、描述數(shù)據(jù)處理、語(yǔ)句生成三個(gè)部分進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究。對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)的卷積核、層數(shù)、批大小、學(xué)習(xí)率、分詞模型等參數(shù)或結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，并針對(duì)全連接層傳遞效率較低、干擾到卷積層提取出的局部特征、收斂速率較低等問(wèn)題，對(duì)傳統(tǒng)的ResNet模型進(jìn)行改進(jìn)。

1 模型介紹

本研究的模型基于文獻(xiàn)[1]的研究結(jié)果，輸入分為圖像和描述兩部分，圖片經(jīng)過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取全連接層的輸入（2048維的向量）然后利用全連接層轉(zhuǎn)化成256維的向量。由此將圖像的語(yǔ)意空間轉(zhuǎn)化到了詞向量的語(yǔ)意空間。描述經(jīng)過(guò)嵌入層（Embedding）轉(zhuǎn)化成256維的向量。而后將上述得到的256維向量拼接在一起，輸入LSTM中，計(jì)算每個(gè)詞的輸出，根據(jù)輸出進(jìn)行分類，預(yù)測(cè)下一個(gè)詞。完整的流程框架如圖1-1所示。

數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要分為圖像預(yù)處理和描述預(yù)處理兩部分。圖像預(yù)處理即提取圖像特征，將圖片輸入ResNet網(wǎng)絡(luò)，將最后一層替換成一個(gè)恒等映射，獲得在池化層的輸出（即全連接層的輸入，2048維的向量）。

2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與效果

2.1圖片語(yǔ)義信息

圖片語(yǔ)義信息部分中，我們分別使用三種層數(shù)的深度殘差網(wǎng)絡(luò)：ResNet 50、ResNet 101、ResNet 150。其三者的基本結(jié)構(gòu)如圖2-1所示。

在修改與調(diào)整中，控制變量訓(xùn)練批次大?。╡poch）為20，更改采用的模型以及對(duì)應(yīng)的參數(shù)和維度量等，其他保持不變，樣例如圖2-2所示。實(shí)驗(yàn)表明，本文使用深度殘差網(wǎng)絡(luò)解決了增加深度而帶來(lái)的退化問(wèn)題，從而使增加網(wǎng)絡(luò)深度后的網(wǎng)絡(luò)性能顯著提高。隨著層數(shù)的增加，圖片特征提取效果逐漸上升，語(yǔ)句生成更加順暢、貼合實(shí)際。

2.2描述數(shù)據(jù)處理

在描述數(shù)據(jù)的預(yù)處理部分，本文通過(guò)優(yōu)化描述數(shù)據(jù)處理步驟中的參數(shù)，優(yōu)化得到的caption.pth，減少模型訓(xùn)練時(shí)間和不必要的計(jì)算。主要方式有以下幾種：

（1）丟棄低頻詞（如圖2-3所示）：估算得到高頻詞與低頻詞分界公式，將min_appear定為10，減小word2ix，減少訓(xùn)練時(shí)間。

（2）詞語(yǔ)長(zhǎng)度限制：為保證整體效率，本文選擇丟棄長(zhǎng)度過(guò)長(zhǎng)的詞組。

（3）padding平均化句長(zhǎng)：將不同長(zhǎng)度的句子變成同樣長(zhǎng)度，設(shè)置max_length為30，更加貼合實(shí)際需要。

（4）用pack padded sequence函數(shù)對(duì)padding后的序列進(jìn)行操作（如圖2-4所示）：經(jīng)過(guò)padding操作序列中與許多空白填充值，在計(jì)算RNN隱藏元時(shí)也會(huì)進(jìn)行不必要的計(jì)算，更可能會(huì)影響隱藏元的取值。于是針對(duì)不同長(zhǎng)度的句子，我們按長(zhǎng)度進(jìn)行排序并記錄每個(gè)句子長(zhǎng)短。對(duì)不同的句子，padding成一樣的長(zhǎng)度。將上一步的Variable和樣本長(zhǎng)度輸入pack padded sequence函數(shù)，會(huì)輸出一個(gè)Packed Sequence對(duì)象，這個(gè)對(duì)象即可輸入到LSTM模型中。

經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)描述數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果沒(méi)有顯著的影響，但是減少了不必要的計(jì)算，減少了大量模型的訓(xùn)練時(shí)間。

2.3模型訓(xùn)練與描述生成

描述語(yǔ)句的生成部分本文選取了一個(gè)RNN網(wǎng)絡(luò)，模型中的組成成分有兩個(gè)全連接（linear）層：一個(gè)嵌入（embedding）層和一個(gè)LSTM（RNN）層。其中，LSTM層是Image Caption問(wèn)題中典型的decoder，用于解碼和生成詞序列。本文在保證收斂性的情況下，保持最佳學(xué)習(xí)率，調(diào)節(jié)了優(yōu)化器的種類，以獲取正確的語(yǔ)句生成效果和更快的訓(xùn)練速度。樣例如圖2-5所示。

3 結(jié)論

通過(guò)對(duì)上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的整理分析，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)材料，我們以圖像描述為主體，探索了包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度殘差網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)等多種模型的結(jié)構(gòu)及其參數(shù)調(diào)整，對(duì)圖像描述生成的圖像信息預(yù)處理、描述數(shù)據(jù)預(yù)處理和訓(xùn)練模型等方面進(jìn)行了簡(jiǎn)單優(yōu)化。同時(shí)，本文僅僅是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的部分簡(jiǎn)單參數(shù)和結(jié)構(gòu)進(jìn)行了小范圍調(diào)整，由于作者水平有限資歷尚淺，本項(xiàng)目的研究時(shí)間較短，諸如局部最優(yōu)、多模型效果對(duì)比、優(yōu)化收斂、深度降維等各方面尚未涉獵到，相信能夠在日后的研究中進(jìn)一步探索深度學(xué)習(xí)的奧秘。

參考文獻(xiàn)

[1]劉國(guó)鈞，陳紹業(yè). 深度學(xué)習(xí)框架PyTorch：入門(mén)與實(shí)踐[M].北京：電子工業(yè)出版社，2018：260-281.

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[3] Karpathy A ， Li F F . Deep visual-semantic alignments for generating image descriptions[C]// 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）. IEEE， 2015.

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作者簡(jiǎn)介

岳毅然（2000年8月-），男，中山大學(xué)智能工程學(xué)院智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)2018級(jí)學(xué)生，研究方向：智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)。李霆鋒（2000年3月-），男，中山大學(xué)智能工程學(xué)院智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)2018級(jí)學(xué)生，研究方向：智能科學(xué)與技術(shù)。陳鑫銳（2000年7月-），男，中山大學(xué)智能工程學(xué)院智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)2018級(jí)學(xué)生，研究方向：智能科學(xué)與技術(shù)。李煜（2000年3月-），男，中山大學(xué)智能工程學(xué)院智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)2018級(jí)學(xué)生，研究方向：智能科學(xué)與技術(shù)。