【论文笔记】CVPR 2017 ORAL --MDNET
最近一直在看的一篇论文，因为要做的方向基本和他类似，并且我们做的一些工作也是在他的基础上实现的。所以这篇文章我会看的很仔细，也做了大量的思考笔记，但我想，毕竟医疗图像领域的做的人会少一些，所以看的人也估计不是太多，anyway，也算是自己思路在重新梳理一遍。
MDNET： 他实现的主要功能，主要就是三个部分：IMage_model，attention_model，language_model .这三个model是被集成在一个网络中的(end to end )。实现了由cnn提取特征，然后分属性标签送入lstm,得到对于一张病理图片的诊断报告以及诊断结论，并且在图片上可视化注意力区域，对于病理图像的诊断报告给予可解释性视觉支持。并且尽可能的提高诊断结论的判断。
首先，我觉得读懂这篇论文基础是建立在：
1. xu （2015）的show and tell 以及show attent and tell 这两篇论文是读懂这篇论文的关键，这两篇论文在csdn上已经有很多解释了，这里我就不在详细复述了。
2 由于我们的复现此篇论文的相关工作是建立pytorch基础上的，所以采用的基础代码是交大的若天学长
接下里就是正文部分，大致顺着MD论文的行文思路来解释下整篇论文。
Abstract：
这里主要是大致解释了下MDnet 的论文功能： MDnet 在病理图片以及诊断报告之间建立了多重的映射关系，这个网络可以读图，然后产生相应的诊断报告，并且可以产生注意力区域，为诊断过程提供相应的视觉可解释性。并且整个网络是端到端的进行，他们建立了自己的数据集，基于膀胱病理学的图片和诊断报告，并且夸自己的模型取得了“国家级的艺术表现”在cifar数据集上。
1 / Introduction/
大致介绍了下目前深度学习的应用场景以及现状（虽然都是废话，不过还是得说）。
然后指出现在给出诊断模型的常用的是分类，但是呢，分类存在缺点：1）这种分类模型掩盖了得到结论的根本逻辑性，并且缺少对他们下诊断结论的支持过程。所以呢，在医学上，最重要的还是语义解释以及视觉解释并存的方式是比较好的。
然后解释了下，病理图像和自然图像的区别，这样的话，我们只能采用MDnet的方法去实现相关的病理诊断。同时，他们介绍了下相关的数据集：细胞核的改变，密度的改变，以及xx的改变都会导致癌变的发生。 但是呢，对于医生来说，就算是很专业的医生，他们也无法明确的描述他们怎么诊断的相关过程，（makaay内心OS：原来医生的诊断过程也是黑箱操作啊，哈哈哈，不过从我们和上海相关医院的联系了解来看，这个确实可信，都是基于大量的经验来判断的）。所以我们需要用机器学习的方法，来尽可能支持医生的诊断结论，ＭＤｎｅｔ在于挖掘最具有判别力的信息（从诊断报告中挖掘），而且这些特征，在诊断报告中是隐含的，不明确的。（makaay内心：可能他是想说，数据集是没有bbox等位置信息的标注的）。
接下里是介绍具体的模型，cnn部分使用的的是resnet 然后语言模型部分采用的是LSTM,这里都是些常规的模型操作，和ruotian学长复现的模型都是一样的。但是他们在lstm的部分进行的相关的变化，这个后面我会详细的结束。
2 /Related Work/
在这里，作者就介绍了现在大家基本都是采用images和language的模型进行操作，然后介绍了相关了一些网络，比如cnn部分的Googlenet，以及语言模型的RNN等等。同时，作者也提到了，在自然图像领域，使用预先训练的CNN模型，能够提高相应的表现，但是在病理图像领域，这种预先训练的模型并不能带来相关的表现提升。然后又解释了下注意力区域的必要性，并且，给出了to date,病理领域就只有放射线的那个（数据集公开了好像）。接下里又解释了下，resnet的skip-connection的作用，反正就是表现很好，(当然我们实验室的师兄复现的时候也采用了相应的操作。)
3 /Image model/
主要介绍了resnet的相关过程，然后在描述了他们在resnet上进行的更改，直接后面的直接进行全连接，也就是文章中提到的ensemble-connection。
（makaay注：因为这里从文章中得到，采用这样的更改，只在数据集上取得大概1%的提升，所以我们师兄在复现做的的时候并没有采用他们的思路，而是直接使用的resnet，这里不做太多的赘述）
4/Language modeling and network training /
语言模型中，我们常常采用LSTM来进行输出诊断报告，这里输出的时候采用的是 输出的单词在单词表中的概率。
（makaay:就比如若天学长复现的代码中，采用的coco数据集，共有9867个单词，而我们会得到一个1x9867的向量，里面分别填写了每个单词的概率。当然这已经是从512维的向量映射到词空间以后的事情了）
接下来作者提到了show attent and tell 这篇论文，他们采用的了其中的“soft”方式。就是我们从会从image中的特征和相应的权重相乘，会得到一个Zt,这里面包含了图片特征，然后我们会把这个和单词信息进行连接,和h一起作为输入，然后送到LSTM进行训练。
但是呢，作者在这里也发现了show attent and tell 的问题，发现很难训练，因为和结论并不相符，于是呢，他们就提出（AAS）模块，也是就是CNN输出的特征能够更加靠近最后的结论，然后取出这个单独的代表最后结论的向量（假如结论分为4类，从全连接层取出第三类的向量），然后在进行LSTm的操作，这样的话，我的结论会会更加靠近最后的诊断结论。
经过这么操作以后，作者给出了最后的与show attent and tell 的相关对比，确实变得更加准确了，这个全是因为ASS。
然后作者又对LSTM输入的顺序进行了相关的操作，对每一个属性输入的时候提前告知LSTM，我现在输入的是属性1还是属性2，这样的话，使的报告输出的话能够更加接近属性类别的顺序。
并且在4.3中，作者提到了联合训练的过程，就是使用两个部分的loss合并，然后一起进行反向传播，并且给每一个部分的loss 设置参数，使得前期的时候，模型更加专注的是提取特征，然后后期的时候，专注得到最后的诊断结论。
5/Experimental Result/
由于作者更改了resnet，所以他们使用更改的resnet在cifar10以及cifar100进行测试，发现自己的模型牛（hhhh,这个是肯定的，我没具体关注，可以看作者在cvpr上的oral报告，里面讲了怎么操作）
然后呢，就是在他们自己数据集上的测试结果，是跟语言模型 netualtalk2进行对比，发现自己的比较牛。
并且给出了两种展示模式。一种来自AAS的模块，一块来自最后的语言模块。
以上便是论文的关键部分的解释，差不多就这样了，我们对此进行了大部分内容的复现，复现的内容建立在若天学长
下面是大概的思路图，不会给的很详细，毕竟还有很多工作是没有完成的。有问题可以多多交流。
这篇论文是我最近看的比较仔细的一篇文章了，还请各位多给我提提意见什么的。
/纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行/
以上。