image-text matching(六)Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching

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#人工智能 #计算机视觉

该论文提出了一种名为VSRN的模型，用于解决图文匹配任务中的挑战。通过区域关系推理和全局语义推理，VSRN能够生成增强的视觉特征表示，从而更好地匹配文本。实验结果显示，该模型在MS-COCO和Flickr30K数据集上的性能超越了现有最佳方法。

背景

这篇论文是美国东北大学的工作，接收于ICCV2019

动机

图文匹配任务的challenge在于，当前的图像表示通常缺乏全局语义概念(?)。作者提出模型VSRN，包含一个推理模块来生成视觉特征表示。具体地，第一步先构建图像regions之间的关系矩阵，在其上使用GCN来捕捉带有语义联系的visual features；接下来，利用得到的relationship enhanced features，输入到GRU中执行全局推理。

模型结构

在这里插入图片描述

方法

Region Relationship Reasoning

区域viv_iv

最低0.47元/天 解锁文章
【论文阅读】Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching
irene@1999的博客
10-12 1987
Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching介绍模型图像特征表示文本特征表示区域关系推理全局语义推理损失函数实验结果 论文发表时间：2019 论文作者：Kunpeng Li, Yulun Zhang, Kai Li, Yuanyuan Li and Yun Fu 论文地址：https://openaccess.thecvf.com 代码地址：https://github.com/KunpengLi1994/VSRN 介绍     考虑到当前图文匹配缺少图
Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching通读
asd1234bbbb的博客
01-15 471
摘要 有源码 可跑通 1 introduction 图文检索很重要 2 related work 属于图文检索中通过提高图像表示改善效果； 注意力机制使用了faster RCNN 关系推理用graph 3 本文方法 分4块介绍 3.1图像表示 使用的另外两篇论文的方法 3.2区域关系推理 以物体特征为节点建graph，以边表示的亲和力高的区域语义关联性强，被关联起来。 计算方式是矩阵乘，更新节点特征 使用了残差联连接，就是加上没有处理前的自己 3.3 全局关系推理 3.4联
VSRN论文阅读笔记：Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching
swx595182208的博客
12-10 1614
VSRN论文阅读笔记：Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching
Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching Kunpeng(ICCV 2019)笔记
weixin_45065738的博客
08-16 607
** Visual Semantic Reasoning for Image-Text Matching Kunpeng(ICCV 2019) ** 目的： 本文和其他图像文本匹配的目标一样，通过将两者映射同一嵌入空间，推断出一个完整句子和图像之间的相似度 。但是本文重点改进了图像的表示。 解决问题： 当前图像表示缺乏与文本对应的全局语义概念？ 具体内容： 找到局部图像区域之间的连接，然后利用GCN进行推理，生成语义关系特征； 利用gate和memory机制对上面提出的语义关系特征进行全局的语义推理，选取
【Image Text Matching】Learning Semantic Concepts and Order for Image and Sentence Matching
Vincy_King
11-16 1483
图像和句子匹配近年来取得了很大的进展，但由于视觉语义差异较大，仍然具有挑战性。这主要是由于像素级图像的表示通常缺乏其匹配句子中的高级语义信息。本文提出了一种语义增强的图像和句子匹配模型，该模型可以通过学习语义概念，然后按照正确的语义顺序组织它们来改进图像的表示。给定一个图像，本文首先使用多区域多标签CNN来预测其语义概念semantic concept，包括对象、属性、动作等。然后，考虑到不同的语义概念顺序导致不同的语义意义，使用上下文门控句子生成方案进行语义顺序学习。
论文解读：《Consensus-Aware Visual-Semantic Embedding for Image-Text Matching》
buyaotutou的博客
11-04 697
场景图生成是一种计算机视觉任务，旨在将图像中的物体、它们之间的关系和场景的上下文信息以图形的形式表示出来。物体（Nodes）: 场景中存在的物体，例如人、动物、家具等。关系（Edges）: 物体之间的关系，比如“在”、“旁边”、“持有”等。属性（Attributes）: 物体的特征，如颜色、大小、状态等。物体检测: 首先识别图像中的各个物体。关系识别: 识别这些物体之间的空间或语义关系。图结构构建: 将物体和关系组织成一个图结构，通常是一个有向图或无向图。应用场景视觉问答: 理解和回答与图像相关的问题。
Expressing Objects Just Like Words:Recurrent Visual Embedding for Image-Text Matching（论文详细梳理）
qq_47984164的博客
11-06 829
DP-RNN首先通过text encoder and image encoder 提取单词特征和原始图像特征，之后，在对图像的对象重新排序后，我们将对象特征以与单词特征相同的方式馈送到另一个双向GRU层，提取新的对象特征。特别是，给定一个输入Image-Text pair，作者提出的模型能够根据 Image object 在Text 中最相关的单词的位置对图像对象重新排序，并由RNN编码。用Faster R-CNN来提出显著区域，将每个突出区域视为一个对象，对于图像I，我们提取一组对象{O1，O2，…
图文检索（4）：Cross-Modal and Uni-Modal Soft-Label Alignment for Image-Text Retrieval
zhuzaiyebol的博客
10-01 1108
当前的图文检索方法近年来表现出了令人瞩目的性能。然而，它们仍然面临两个问题：模态间匹配缺失问题和模态内语义丢失问题。这些问题会严重影响图文检索的准确性。为了解决这些挑战，我们提出了一种称为跨模态和单模态软标签对齐（CUSA）的新方法。我们的方法利用单模态预训练模型的强大功能为图文检索模型提供软标签监督信号。此外，我们引入了两种对齐技术，即跨模态软标签对齐（CSA）和单模态软标签对齐（USA），以克服假阴性并增强单模态样本之间的相似性识别。
Image-Text Matching and VQA
人生而孤独，却不甘寂寞。
02-08 4703
Attention! 我的Dr.Sure项目正式上线了，主旨在分享学习Tensorflow以及DeepLearning中的一些想法。期间随时更新我的论文心得以及想法。 Github地址：https://github.com/wangqingbaidu/Dr.Sure 优快云地址：http://blog.youkuaiyun.com/wangqingbaidu 个人博客地址：http://www.wa...
CVPR2020 文本图像处理方向论文总结（Image-Text Matching）
qq_43680727的博客
11-22 4999
最近阅读了CVPR2020关于image-text matching的三篇文章，前两篇都是对文本图像匹配任务的改进，第三篇则是将文本图像匹配模型用于文本描述任务中。这里，我对三篇文章的主要内容进行一个梳理总结。 备注：由于本人也是第一次接触这个方向，很多术语可能翻译不正确，文章内容理解不正确，内容仅供参考。 1.GSMN Graph Structured Network for Image-Text Matching 解决问题： 现有的多对多匹配方案，大多忽视了元素属性、同一模态中不同元素间关联，而仅仅学习
caption重要性 image_2019 年，借 VQA 来聊聊 Image-text matching
weixin_34541572的博客
12-05 540
做 "image-text matching" 这个 topic 有大半年的时间了，从 CVPR2020 鸽到 IJCAI2020，code 写了不少，实验也做了不少，但是最后还是没能做出来，接下来要去 MSRA 实习一段时间，不知道又要鸽到什么时候了。在实验后期卡住的时候，我看到了一些新颖的 VQA 的工作，感觉蛮有意思。本篇文章主要结合这些 VQA 模型和我的实验结果，写一写我对 image-...
image-text matching(二)Expressing Objects just like words: Recurrent Visual Embedding for ITM
csdn_tclz的博客
11-22 568
打发打发
Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching阅读笔记
qq_48612666的博客
04-17 875
Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching阅读笔记
Similarity Reasoning and Filtration for Image-Text Matching
qq_44761480的博客
03-26 1894
2021-4-Similarity Reasoning and Filtration for Image-Text Matching 图推理，self-attention 文本到图像的合成：AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation With Attentional Generative Adversarial Net works Abstract 图像文本匹配在连接视觉和语言方面起着至关重要的作用，通过利用图像和句子之间的全局对齐，或区域和单词之间
注意力机制（一）：Stacked Cross Attention for Image-Text Matching
qq2285580599的博客
12-30 1593
Motivation 1，上述研究没有考虑到图像区域和单词层面的潜在视觉语言对应。 2，我们将赋予不同权重的图像区域和单词作为推断图像-文本相似性的上下文。 Framework 我们首先计算所有可能对的余弦相似矩阵 sij表示第i个区域与第j个单词的相似性。 我们根据经验发现，将相似性限制在零是有益的，并且我们将相似矩阵归一化： 为了在每个图像区域上关...
image-text matching(三)Position Focused Attention Network for Image-Text Matching
csdn_tclz的博客
11-22 1182
背景 本篇论文的工作来自西安交通大学、腾讯AI lab，接收于IJCAI2019 动机 前人的方法忽略了图像中的相对位置信息。一般来说，目标区域越靠近中心，就越有可能表达出图像的主要语义，而边缘区域则没有那么重要。(个人理解，本文的创新点在于把区域的位置信息进行编码，加入到图文匹配任务中) 如此一来，一个直观且简单的做法是，对于靠近图像中心的区域赋予其更多的注意力。然而，并不是所有靠近中心的区域都那么重要，如图1(b)所示，woman(最重要的区域)位于左下角。因此，简单地根据固定位置(例如中心)将注意力分
SCAN:Stacked Cross Attention for Image-Text Matching 阅读笔记
qq_40680309的博客
05-23 1340
摘要：本文研究了图像-文本匹配的问题。推断对象或其他显著事物之间潜在语义对齐。和句子中相应的单词可以捕捉视觉和语言之间细粒度的相互作用，并使图像-文本匹配更容易解释。之前的工作要么简单地聚合所有可能的区域和单词对的相似性，而不不同地关注越来越不重要的单词或区域，要么使用多步骤注意过程来捕获有限数量较少的语义对齐。在本文中，我们提出了堆叠交叉注意，利用图像区域和单词作为上下文来发现句子的完整潜在排列，并推断图像-文本相似性。我们的方法在MSCOCO和Flickr30K数据集上实现了最先进的结果。在Flickr
Graph Structured Network for Image-Text Matching
qq_39400568的博客
12-12 648
Graph Structured Network for Image-Text Matching 1 Introduction 图像文本匹配往往只是学习了图像文本对中具有较为粗糙的一致性的内容而忽视了细粒度的细节。本文提出的GSMN网络结构基于节点级别的匹配能够通过融合邻居节点的关联来推到细粒度的一致性。实验显示本方法在Flickr30K和MSCOCO上的Recall@1提升了分别7%和2%。 2 Method 如上图所示，先提取image和text的特征，然后构建visual和textual图，随后学
图网络：Graph Structured Network for Image-Text Matching
weixin_43436958的博客
10-29 3499
用于图文匹配的图结构网络 摘要   由于图像-文本匹配连接了视觉和语言，因此它受到了越来越多的关注。关键的挑战在于如何学习图像和文本之间的对应关系。现有的工作基于对象共现统计学习粗对应，而没有学习细粒度的短语对应。在本文中，我们提出了一种新颖的图结构匹配网络（GSMN），以学习细粒度的对应关系。GSMN将对象、关系和属性明确地建模为一个结构化短语，不仅可以分别学习对象、关系和属性的对应关系，而且有利于学习结构化短语的细粒度对应关系。这是通过节点级匹配和结构级匹配实现的。节点级匹配将每个节点与其来自另一种模式
A Mutually Textual and Visual RefinementNetwork for Image-Text Matching
最新发布
08-22
在图像-文本匹配（Image-Text Matching）领域，研究者提出了多种深度学习模型，以提高跨模态检索的准确性和鲁棒性。其中，**Mutually Textual and Visual Refinement Network**（MTVRN）是一种具有代表性的方法，它通过相互增强文本和视觉特征，实现更精确的语义对齐。 该网络的核心思想是：在图像和文本之间建立细粒度的语义对应关系，并通过交互式的信息传递机制，逐步优化两者的特征表示。具体而言，该模型通常包括以下几个关键模块： ### 1. 特征提取 - 图像部分使用卷积神经网络（如ResNet）提取区域级特征（region features）。 - 文本部分使用Transformer或BiLSTM等模型提取词级特征（word embeddings）。 ### 2. 跨模态注意力机制 - 通过注意力机制，图像的每个区域与文本中的每个词进行匹配，计算它们之间的相似度。 - 这种机制允许模型聚焦于图像和文本中最具判别性的部分，从而提升匹配的准确性。 ### 3. 相互细化模块 - 在初步匹配的基础上，模型引入**相互细化机制**，即： - 利用文本信息增强图像特征； - 利用图像信息增强文本特征。 - 这种交互式的信息融合有助于消除歧义并增强语义一致性。 ### 4. 损失函数设计 - 使用对比损失（Contrastive Loss）或三元组损失（Triplet Loss）来优化模型，使得正样本对的相似度更高，负样本对的相似度更低。 - 有些实现还结合了分类损失来辅助训练。 ### 实现示例（基于PyTorch） 以下是一个简化的图像-文本匹配模型的代码片段，展示了如何实现跨模态注意力机制： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class CrossModalAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim): super(CrossModalAttention, self).__init__() self.W = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) def forward(self, img_features, text_features): # img_features: (batch_size, num_regions, embed_dim) # text_features: (batch_size, seq_len, embed_dim) proj_img = self.W(img_features) # Project image features attn_weights = torch.bmm(proj_img, text_features.transpose(1, 2)) # Compute attention weights attn_weights = F.softmax(attn_weights, dim=2) attended_text = torch.bmm(attn_weights, text_features) # Attend to text return attended_text ``` ### 相关研究论文 1. **"Learning Dual Visual and Textual Representations for Cross-Modal Retrieval"** 该论文提出了一种双通道表示学习框架，用于图像-文本匹配任务。 2. **"Aligning Visual Regions and Textual Concepts for Semantic-Grounded Image Representations"** 引入了区域-词对齐机制，以提升跨模态语义匹配的精度。 3. **"Stacked Cross Attention for Image-Text Matching"** 提出了一种堆叠式交叉注意力机制，通过多层注意力模块逐步优化图像与文本之间的匹配。 4. **"Hierarchical Transformers for Multi-Modal Sequential Data"** 将Transformer架构扩展到多模态任务中，实现更高效的跨模态信息融合。 这些方法在多个图像-文本匹配基准数据集（如Flickr30K和MS-COCO）上均取得了优异的性能表现。
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