图片翻译——让机器告诉你图片内容

本文主要基于论文
Vinyals O, Toshev A, Bengio S, et al. Show and tell: A neural image caption generator[C]// Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2015:3156-3164.

温馨提示：要看懂本文，必须先熟悉CNN、RNN和单词嵌入模型等知识。

简单来说，就是输入一张图片，让机器给出图片信息的描述。

由于卷积神经网络在图片识别上表现很好，循环神经网络在自然语言处理领域表现突出，所以我们将两者结合起来，得到一个能用自然语言描述图片内容的模型。

模型

统计机器翻译的最新进展表明，给定一个强大的序列模型，通过以“端到端”的形式（包含训练和推断过程）给出输入句子的情况下，直接最大化正确翻译的概率，可以实现最先进的结果。这些模型利用递归神经网络将可变长度的输入，编码为固定维度向量，并使用该表示将其“解码”为期望的输出句子。同理，我们输入一张图片（而不是句子），采用同样的原则，输出图片的描述，这就是我们的目的。

因此，我们建议通过使用以下公式，直接最大化给定图像的正确描述的概率：

其中θ是模型的参数，I代表一张图片，S是对该图片正确的描述，然后对概率p取对数。因为，S可以代表任意一个句子，长度不定。所以，经常使用链规则来模拟S₀......S_N的联合分布，其中N是这个特定例子的长度：

在概率论中，链规则（也称为通用乘积规则）允许仅使用条件概率来计算一组随机变量的联合分布的任何成员。该规则在贝叶斯网络的研究中是有用的，贝叶斯网络根据条件概率描述概率分布。
考虑随机变量的索引集合A₁......A_N， 为了找到联合分布的值，我们可以应用条件概率的定义来获得：

例如，求四个变量的联合分布

在上式中，为方便起见，我们放弃了对θ的依赖。在训练阶段，（S, I）是成对出现的，我们在整个训练集上使用随机梯度下降，来使（2）式中的对数概率之和最优化。

很自然的，我们使用循环神经网络（RNN）对p（S_t | I, S₀......S_t-1）进行建模，其中我们在t-1（包括t-1）之前的可变数量的单词，是由固定长度的隐藏状态或“记忆”h_t表示的。这个记忆单元在看到一个新的输入x_t之后，通过一个非线性函 f 数来更新：

为了使上述RNN更具体，需要做出两个关键的设计：函数 f 的形式到底是什么？以及图片和词汇是如何作为x_t输入的？对于 f，我们使用长短期记忆（LSTM）网络，其在序列任务（例如翻译）上表现出很先进的性能，该模型将在下一节中介绍。

对于图像的表示，我们使用卷积神经网络（CNN）。它已被广泛用于图像处理任务，并且目前是用于物体识别和检测的最先进技术。我们对CNN使用了一种新颖的批量标准化方法，此外，它们已被证明可以通过转移学习来推广到其他任务，例如场景分类。单词用嵌入模型表示。

基于LSTM的句子生成器

上式（3）中 f 的选择取决于其处理消失和爆炸梯度的能力，这是设计和训练RNN的最常见挑战。为了应对这一挑战，人们引入了一种特殊形式的循环网络，称为LSTM，并成功应用于翻译和序列生成。

LSTM模型的核心是一个存储器单元c，如果观察到有什么输入，它就编码知识（参见下图）。

LSTM：存储器块包含由三个门控制的单元c。在蓝色标示中我们显示了循环连接 - 时间t-1的输出m在时间t通过三个门反馈到存储器;

单元的行为由“门”控制 - 这些层（门）是乘法运算的，因此如果门为1，则可以保持门控层的值，如果门为0则可以保持0。特别地，使用三个门，用来控制是否忘记当前单元值（忘记门f），是否应该读取其输入（输入门i）以及是否输出新单元值（输出门o）。门和单元的更新和输出的定义如下：

其中（圆圈中间一点）表示和门值的乘积，并且各种W矩阵是训练的参数。这样的乘法门使得可以稳健地训练LSTM，因为这些门很好地处理梯度爆炸和消失的问题。非线性处理函数是S形σ（·）和双曲正切h（·）。最后一个等式m_t是用于输入到Softmax函数的，它将在所有单词上产生概率分布p_t。

训练模型

我们训练一个LSTM模型，当它看到图片和由p（S_t | I, S₀......S_t-1）预定义的所有单词之后，预测句子中的每个单词。为此，以展开形式考虑LSTM是有益的 - 为图像和每个句子中的词创建LSTM存储器的副本，使得所有LSTM共享相同的参数。LSTM在t - 1时刻的输出m_t-1， 在时间 t 输入到LSTM（参见下图3）。

图3，LSTM模型与CNN图像嵌入器和词嵌入相结合。

所有重复连接都转换为展开版本中的前馈连接。说的更详细点，如果用 I 表示输入的图片，用S = （S₀，......，S_N）表示对图片的真实描述，则展开过程如下：

其中我们将每个单词表示为one-hot矢量S_t，S_t来自于一个足够描述图片的字典，其维数等于字典的大小。注意，我们用S₀表示一个特殊的起始单词，用S_N表示一个特殊结束的单词，它表示句子的开头和结尾。特别是LSTM通过发出停止字，通知已生成完整的句子。图像和单词都映射到同一个空间，图像通过使用视觉CNN，单词通过使用单词嵌入W_e。图像 I 仅仅在 t = -1 时输入一次，告诉LSTM图像的内容。凭我们的经验，如果每一步都将图像作为额外的输入，效果是比较差的，因为网络会利用图像中的噪声，更容易产生过拟合。

我们的损失是每个步骤中正确单词的负对数概率的总和，如下：

补充

BLEU

BLEU的全名为：bilingual evaluation understudy，即：双语互译质量评估辅助工具。它是用来评估机器翻译质量的工具。

BLEU算法实际上在做的事：判断两个句子的相似程度。我想知道一个句子翻译前后的表示是否意思一致，显然没法直接比较，那我就拿这个句子的标准人工翻译与我的机器翻译的结果作比较，如果它们是很相似的，说明我的翻译很成功。因此，BLUE去做判断：一句机器翻译的话与其相对应的几个参考翻译作比较，算出一个综合分数。这个分数越高说明机器翻译得越好。（注：BLEU算法是句子之间的比较，不是词组，也不是段落）

BLEU实质是对两个句子的共现词频率计算，但计算过程中使用好些技巧，追求计算的数值可以衡量这两句话的一致程度。 BLEU容易陷入常用词和短译句的陷阱中，而给出较高的评分值。

参考资料：
https://blog.csdn.net/qq_31584157/article/details/77709454