【论文笔记】Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Description

最新推荐文章于 2023-10-21 15:56:25 发布
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#neuraltalk #CV #caption

本文探讨的论文利用图像及其句子描述的数据集，学习语言和视觉数据之间的跨模态对应关系，旨在解决图像标注的多样性和详细性问题。通过改进的RNN模型，对图像区域进行检测和评分，结合单词与区域的对应，实现更精确的图像描述。尽管存在输入维度固定和非端到端等问题，该模型在生成图像描述方面展现出优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

虽然是两年前的一篇论文了，但AK留给大家以供学习的代码依然广为流传（neuraltalk,neuraltalk2）感谢AK大神对我们这些newbie们铺的路。。但怎么能只会使用不懂原理呢？查了一下发现网上对这篇论文的解释却十分鲜有。虽然说文章中特别有新意的地方个人感觉确实也不是很多，但思路还是蛮清晰的，有很大的启发意义，也是值得一读。下面跟大家分享一下我对这篇文章的理解以及自己的一些想法吧～如有不对，请多指正！

注：只对文章整体流程以及部分重点内容进行摘要理解，并不是文章翻译。
这里写图片描述
Our approach leverages datasets of images and their sentence descriptions to learn about the inter-modal correspondences between language and visual data.
摘要第二句话就宏观的概括了全文。与最早期的m-RNN等模型相比，本文要leverage每张训练图片和对应的标注，并找出它们的对应关系。听起来感觉好厉害的样子哦！确实没错，我们以前看到的标注都是简短的句子直接描述了一整幅图片的大体信息，对图片中的细节信息，比如包含的物体、动作等都基本上直接忽略，是直接从图像层面进行captio

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Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions总结
lixiang2012521的专栏
10-21 2662
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions  2015 CVPR  Li Fei-Fei的工作，利用深度图文对照嵌入，去实现对图像的描述，文章的最终目标是生成对图像局部的描述，模型主要分为两个部分，第一部分，通过一个多通道嵌入，将句子片段与图像局部区域对应起来，第二部分用上边得到的数据作为训练数据，使用一个多通
【翻译】Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
baidu_37588698的博客
11-17 873
用于生成图像描述的深度视觉语义对齐 摘要：我们提出了一个模型，该模型生成图像及其区域的自然语言描述。 我们的方法利用图像数据集及其句子描述来了解语言和视觉数据之间的模态对应关系。 我们的对齐模型基于图像区域上的卷积神经网络，句子上的双向递归神经网络以及通过多模态嵌入将两种模态对齐的结构化目标的新颖组合。 然后，我们描述一种多模态递归神经网络架构，该架构使用推断的路线来学习生成图像区域的新颖描述。 我们证明，在Flickr8K，Flickr30K和MSCOCO数据集的检索实验中，我们的比对模型可产生最新的结
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
08-14
We present a model that generates natural language descriptions of images and their regions. Our approach leverages datasets of images and their sentence descriptions to learn about the inter-modal correspondences between language and visual data. Our alignment model is based on a novel combination of Convolutional Neural Networks over image regions, bidirectional Recurrent Neural Networks over sentences, and a structured objective that aligns the two modalities through a multimodal embedding. We then describe a Multimodal Recurrent Neural Network architecture that uses the inferred alignments to learn to generate novel descriptions of image regions. We demonstrate that our alignment model produces state of the art results in retrieval experiments on Flickr8K, Flickr30K and MSCOCO datasets. We then show that the generated descriptions significantly outperform retrieval baselines on both full images and on a new dataset of region-level annotations.
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions摘要
kaka19880812的专栏
03-06 1566
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions（李飞飞等）摘要，生成图片描述的算法
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions从环境配置到得出结果Chapter3
TracelessLe的专栏
01-12 1841
Chapter3.使用自己的图片来跑这个实例 这个过程是最繁琐了，花了我大概三天才调通。在此做个分享。 neuraltalk-master\example_images目录下给出了示例，包括task.txt和vgg_feats.mat。其中taks.txt是需要处理的图片名称的一个合集，vgg_feats.mat是通过CNN后（这里用的是vggnet）生成的图片特征值。
[论文列表] Image Captioning 领域论文整理
zhjohnchan
08-16 5903
本文整理了Image Captioning图像描述领域相关的论文以及链接，同时我的GitHub仓库也将持续进行更新，方便对Image Captioning领域感兴趣的小伙伴进行学习和交流，欢迎大家Star和Fork. :D Contents 2010 I2t: Image parsing to text description - Yao B Z et al, P IEEE 2011....
基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)
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最近总结了基于视觉的机器人抓取的相关论文及代码，同步于github。根据抓取的类别，基于视觉的机器人抓取可以分为两类：2D平面抓取以及6D空间抓取。这个页面总结了近年来涉及到的各种各样的方法，其中大部分都使用了深度学习。总结的中文框架结构如下： 0.综述论文 1. 2D平面抓取 这类方法将抓取，用平面内旋转的矩形框表示； 1.1基于RGB或者RGB-D的方法 采用基于目标检测类的方法，直接得到2D...
CVPR2017论文摘要汇总
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1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
吴恩达深度学习deeplearning所提论文
03-29
5. **Deep visual-semantic alignments for generating image description.pdf** - 这篇论文致力于提升图像描述生成的质量，通过构建深度视觉-语义对齐模型，使生成的描述更接近人类的理解，同时保持视觉信息的准确...
【论文笔记】Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
weixin_56860068的博客
09-23 1422
本blog用于记录读论文《Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions》的一些理解，如有错误，欢迎指出。论文时间：2015年论文代码：无本人是在阅读多模态相关任务时阅读到这篇文章的，最初主要想了解其图像与文本这两个模态之间的对齐操作。在阅读完这篇文章后，对其整体的脉络也有了初步的把握。本人才疏学浅，本文不纠结于公式细节（也没有源码），重点在于讲清楚作者做了什么工作。
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions论文笔记
最新发布
m0_44969266的博客
10-21 650
图像描述论文阅读笔记
【新手也能读懂的超详细论文解读】Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
Rain的博客
05-13 3099
这里写自定义目录标题写在开头文章简介模型介绍目标一：部分图片与词组作对应欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 写在开头 想看正文的可以直接跳过这段，只不过是一个诗人的无病呻吟而已。
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions 翻译
My Honor！ My World！
11-12 2781
Abstract 摘要We present a model that generates natural language descriptions of images and their regions. 我们提出一个模型来生成图像及其区域的自然语言描述。Our approach leverages datasets of images and their sentence descriptio
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions从环境配置到得出结果Chapter1
TracelessLe的专栏
12-06 2201
对于斯坦福大学2015年CVPR发表的论文《Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions》提供的代码进行调试并应用。Chapter1.环境配置（以Windows10 64位笔记本为例） Caffe + 3rdparty包 + VisualStudio2013 + Matlab R2014a + Python2.7
【Image Caption】Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
学习 & 分享 ~
08-08 2479
给定一张图片，为图片生成相应的描述语句。提出了两个模型： 1）Alignment model（为第二个模型做准备工作） 2）Multimodal Recurrent Neural Network modelAlignment model 用于寻找训练集图片中的图像区域和其描述语句的语句片段之间的潜在对应关系，该模型包含两个模块： 1）CNN 负责处理图像 2）RNN 负责建立序列模型Multimodal Recurrent Neural Network model 用于实现最终目标，即输入整幅图片并为其生成
CVPR 2015 Image Caption: Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
Coder_XiaoHui的博客
07-19 694
题目：Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions 作者：Andrej Karpathy ，Li Fei-Fei 论文地址[https://arxiv.org/abs/1412.2306] 1.解决的问题 （1）用文字搜索库中图片、用图片搜索库中的文字。 （2）对图片进行描述(Captioning...
02.Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
老毛的博客
08-12 641
本课程来自深度之眼《多模态》训练营，部分截图来自课程视频。用于生成图像描述的深度视觉语义对齐作者：AK和李飞飞单位：斯坦福发表时间：2015 CVPR看过斯坦福cs231n课程的应该记得，有一次课外作业就是做这个。开门见山第一句点题，同时也指出本文的目标是that从句中描述的事：我们提出了一个生成图像及其区域的自然语言描述的模型。用几句话简单介绍模型：我们的方法利用图像数据集及其句子描述来了解语言和视觉数据之间的模态间对应关系。
Visual-Semantic Embedding
04-05
Visual-semantic embedding refers to the process of mapping words or text descriptions to visual features or representations. This is typically done by training a machine learning model on a large dataset of paired images and text descriptions, such as captions or tags. The goal is to learn a mapping between the visual and semantic domains, such that similar images and text descriptions are mapped to similar feature representations, and dissimilar ones are mapped to dissimilar representations. This can be useful for a variety of applications, such as image search, recommendation systems, and image captioning. One popular approach to visual-semantic embedding is to use a deep neural network, such as a convolutional neural network (CNN) or a transformer-based model, to learn the mapping between visual and semantic features.
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