时间：2018年
Introduction
end-to-end encoder-decoder模型存在一个问题：当将一张包括未见过的场景输入到网络中时，返回的结果仅仅就是一些显著的object，比如“there is a dog on the floor”，这样的结果与object detection几乎没有区别
认知上的证据表明，基于视觉的语言并非是end-to-end的，而是与高层抽象的符号相关，如果我们将scene抽象成符号，生成过程就会十分清晰，比如对于这幅图片
scene abstraction是“helmet-on-human”和"road dirty"，我们则可以生成"a man with a helmet in contryside"通过使用一个常识：country road is dirty，这种推断就是inductive bias
本文将inductive bias融合到encoder-decoder中来进行image captioning，利用符号推理和端到端多模型特征映射互补，通过scene graph(G)来bridge它们，一个scene graph(G)是一个统一的表示，它连接了以下几个部分
- objects(or entities)
- their attributes
- their relationships in an image(I) or a sentence(S)，通过有向边表示
key insight:the vector representations are expected to transfer the inductive bias from the pure language domain to the vision-language domain
作者提出了Scene Graph Auto-Encoder(SGAE)，作为一个句子重建网络，其过程是S → G → D → S
其中D是一个 可训练的字典，用来记录结点特征，S→G使用现成的scene graph language parser[1]，D→S是一个可训练的RNN decoder，注意D是"juice"——即language inductive bias，在训练SGAE中得到，通过将D共享给encoder-decoder的pipline：I→G→D→S，即可利用语言先验来指导端到端模型，具体的I→G是一个visual scene graph detector[52]，引入multi-modal GCN来进行G→D的过程，来补足detection的不足之处，有趣的是，D可以被视作为一个working memory，用来从I→S re-key encoded nodes，以更小的domain gap来得到一个更一般的表达，
Contrubution
- 一个先进的SGAE模型，可以学习language inductive bias的特征表达
- 一个multi-model 图卷积网络，用来调节scene graph到视觉表达
- 一个基于SGAE的 encoder-decoder image captioner with a shared dictionary guiding the language decoding
Encoder-Decoder
给一张图片I \mathcal{I}I，我们需要生成一句话S = { w 1 , w 2 , . . . , w T }，state-of-the-art的image captioner是如下形式
通常，encoder是一个卷积神经网络，map是一个attention mechanism，将feature编码到一个更加informative的空间中，decoder是一个RNN-based 语言decoder，来预测S，给定labelS ∗ 和 I通过最小化交叉熵函数
或者通过强化学习最大化
这是目前几乎所有state-of-the-art的image captioning模型的基本架构，但它有 dataset bias，为了解决这个问题，我们使用language inductive bias，可以表示为
随后我们将使用SGAE来学习D，通过sentence self-reconstruction with the help of scene graphs，然后我们将encoder-decoder equip上SGAE作为全局的image captioner，特别的是我们使用D和Multi-model 图卷积网络来re-encode 图像的 features
Auto-Encoding Scene Graphs
本节介绍如何通过self-reconstructing学习D，如图所示
SGAE的过程如下
Scene Graphs
S→G，从sentence到scene graph，scene graph是一个元组G=(N,ε)，其中N和ε是边节点和边的集合，有三种N:目标结点o oo，属性结点a，以及关系结点r，记oi是第i个目标，ai,l是oi的第 l个属性，每个结点以d-维向量表示，作者的实验中d=1000，结点的特征是可训练的label embedding
边ε的有以下几种
- 如果一个目标oi有属性ai,l，则oi到ai,l有一条有向边
- 如果存在三元组关系<oi−rij−oj>，则oi到rij和rij到oj均有两条边
下图给了一个例子，其中包括七个结点六条边
使用[1]中的scene graph parser来得到G \mathcal{G}G
graph convolution network
G→X，将node embedding eo,ea,er转化成context-aware embedding X，X包括三种d维 embedding：关系embedding xri,j for 关系结点ri,j，目标embedding for 目标结点oi，以及属性结点xaifor目标结点oi，作者使用d=1000，使用四个空间图卷积（spatial graph convolutions）：gr,ga,gs,go来生成上述的embedding，这四个网络有一样的结构，相互独立的参数
Relationship Embedding xri,j
对每个三元组<oi−rij−oj>，xri,j综合上下文信息
Attribute Embedding xai
对一个object结点oi，xai综合它和它的所有属性
其中Nai是oi的属性个数
Object Embedding xoi
xoi需要综合oi在整个graph中的主客体关系
若oj∈sbj(oi)表示oi是subject，oj是object，N r i = ∣ s b j ( i ) ∣ + ∣ o b j ( i ) ∣
Dictionary
这一步学习D并用它re-encodeR(X;D)→X^的方法，核心观点是保留working memory来执行dynamic knowledge base for run-time inference。D的目标是embed language inductive bias到语言合成中。
这个过程就是学习一个字典D=d1,d2,...,dK∈Rd×K，文章设K=10,000，re-encode:
其中
是memory network中的核心操作
使用[2]中的attention structure来reconstruction S，
Overall Model: SGAE-based Encoder Decoder
Multi-modal Graph Convolution Network
通过multi-modal图卷积网络将visual feature V转化成graph-modulated features V ′ ，此处的scene graph G是由image scene graph parser得到的，它包括一个object proposal detector（Faster-RCNN），一个attribute classifier（一个小的fc-ReLU-fc-Softmax network） 和一个relationship classifier（MOTIFS）。
将检测到的label embeddingeoi和visual featurvoi融合在一起成为新的结点特征uoi：
其余的embeddingurij和uai按照类似的方法生成，image G 和 sentence G的不同在于前者simpler，nosier，如图所示
生成G之后，计算embedding和re-encode的过程与处理sentence G类似
结论
本文将 language inductive bias 融合到了image caption中，实现了more human-like的 language generation，主要方法是使用基于scene graph G的feature，学习并共享一个字典 D来re-encode这个feature。
问题
- pure language domain 和 vision-language domain 有啥区别
- 有了边表示关系那关系结点是干啥的
表示不同的关系，比如wear hold等等
来源： https://blog.csdn.net/luo3300612/article/details/90042843