卷积网络循环网络结合-CNN+RNN

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深度学习——CNN+RNN 文章目录CNN，RNN图片标注视频行为识别图片/视频问答 CNN，RNN 相同点 都是传统神经网络的拓展 前向计算产生结果，反向计算更新模型 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接 不同点 CNN空间扩展，神经元与特征卷积；RNN时间扩展，神经元与多个时间输出计算 RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，CNN用于静态输出 CNN高级100+深度，RNN深度有限 组合后 大量信息同时具有时间空间特性：视频，图文结合，真实的场景对话 带有图像的对话，文本表达更具体 视频 阅读详情
AI摘要

本文探讨了卷积网络（CNN）和循环网络（RNN）的结合，用于图片标注和视频行为识别。通过CNN提取图像特征，RNN处理时间序列信息，实现从图片到文本描述的转化。介绍了图片标注的模型设计，包括整体结构、特征提取和模型训练，并讨论了视频行为识别的多种方法，如RNN+CNN的融合策略。此外，还涉及图片/视频问答系统的构建，以及Image Caption实例的学习。

卷积网络循环网络结合-CNN+RNN

1. CNN+RNN

这里写图片描述

相同点

  • 都是传统神经网络的扩展；
  • 前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新；
  • 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。

不同点

  • CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算；
  • RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN则用于静态输出；
  • CNN高级结构可以达到100+深度；RNN的深度有限。

组合的意义

  • 大量信息同时具有时间空间特性：视频，图文结合，真实的场景对话；
  • 带有图像的对话，文本表达更具体；
  • 视频相对图片描述的内容更完整。

组合方式

  • CNN特征提取，用于RNN语句生成->图片标注

    这里写图片描述

  • RNN特征提取用于CNN内容分类->视频分类

    这里写图片描述

  • CNN特征提取用于对话问答->图片问答

    这里写图片描述

组合方式实现

  • 特征提取：
    LSTM输出（考虑不同时间研究对象的特征），FC层输出。
  • 特征合并
    Concatenate层（合并在一起形成更长的向量），Attention相乘（某些区域加强，某些区域削弱）。
  • 结果输出
    连续语句输出LSTM，组合分类回归DNN。

2. 图片标注

问题描述

拥有大量图片及其标注信息，能够通过学习建立一个能够自动图片标注的模型？

基本思路

  • 目标是产生标注语句，是一个语句生成的任务，根本上来说是一个RNN的任务，使用LSTM。
  • 描述的对象是大量的图像信息，进行图像信息的表达，使用CNN。
  • CNN网络中全连接层利用特征进行图片的描述，特征与LSTM输入进行结合。

模型设计

1. 整体结构

这里写图片描述

2. 特征提取

这里写图片描述

  • 图片特征：CNN全连接层提取；
  • 语言特征：Word2Vec。
3. 数据准备
  • 图片CNN特征提取；
  • 图片标注生成Word2Vec向量；
  • 生成训练数据：图片特征+第n个单词向量->第n+1个单词向量。

这里写图片描述

4. 模型训练
  • 运用迁移学习进行模型构建和训练，用于CNN特征，语句特征应用已有的模型；
  • 最终的输出模型是LSTM，训练过程的参数：设定梯度上限（gradient clipping）用于防止梯度爆炸、学习率调整（adaptive learning）
5. 模型运行
  • CNN进行特征提取；
  • CNN特征+语句的开头，单词逐个预测；
    这里写图片描述

图片标注升级-详细标注

DenseCap，主要基于Faster R-CNN

这里写图片描述

3. 视频行为识别

常用方法
  • CNN特征简单组合
    这里写图片描述
  • 3D版本CNN
    这里写图片描述
RNN+CNN

  • RNN用于CNN特征融合

    • CNN进行特征提取；
    • LSTM判断；

    • 多次识别结果进行分析。

      这里写图片描述

    • CNN进行特征提取；

    • LSTM融合；
    • Linear regr + Softmax分类。
      这里写图片描述

  • RNN用于CNN特征筛选+融合

    • 并不是所有的视频图像包含确定分类信息；
    • RNN用于确定哪些frame是有用的；
    • 对有用的图像特征融合；
      这里写图片描述

  • RNN用于目标检测

    • CNN直接产生目标候选区；
    • LSTM对产生候选区进行融合（相邻时刻位置近似）；
    • 确定最终的精确位置。
      这里写图片描述

4. 图片/视频问答

给定一张图片，提出图片内容相关问题，问答模型给出答案。

问题的种类

这里写图片描述

方法流程

  • 按照语言问答路程解决；
  • 图片特征同语言特征融合；
  • 训练数据：问题+图片->答案
    这里写图片描述

模型设计

纯文字问答系统

这里写图片描述

  • 背景故事生成（word embedding）
  • 问题特征生成；
  • 背景，问题特征融合；
  • 标准答案回归。
图片问答系统
  • 基本模型
    • 背景故事特征生成-CNN；
    • 问题特征生成；
    • 背景，问题特征融合；
    • 标准答案回归。
      这里写图片描述
  • 模型优化1
    • 对图片特征向量进一步处理，建立CNN特征的fisher特征；
    • 提高特征表达的效率，更容易同encoding特征组合。
      这里写图片描述
  • 模型优化2
    • 用问题作为“候选区域”对原始CNN特征图局部识别。
      这里写图片描述
  • 模型优化3
    • 注意力图对图片问答进行帮助；
    • 根据问题产生第一次注意力图；
    • 然后产生最终的注意力图；
      这里写图片描述

5. 实例：学习Image Caption 图片自动标注

一个将图片转换为相应文字描述的例子。

fork代码参见：https://github.com/KoalaTree/models/tree/master/im2txt

标签
#RNN+CNN #深度学习 #图片标注 #视频识别
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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