深度学习 Scene Graph Image Captioning

【深度学习】Auto-Encoding Scene Graphs for Image Captioning

Posted by ShawnD on January 3, 2022

Abstract

提出一种Scene Graph Auto-Encoder 将语言归纳偏置引入 Image Captioning。

语言归纳偏置指， “person on bike” 这种句子， 我们会将 “on” 推理为 “ride”， 并且推理出 “person riding bike on a road”。

使用 Scene Graph 同时表示 image (I) 和 sentence (S) 的复杂结构。

在文本域， 使用 SGAE 学习一个字典 D， 它以 S -> G -> D -> S 的流程重构 sentence, 其中 D 编码我们所需要的语言先验， 即语言归纳偏置。

在 vision-language 域， 我们使用共享的 D 引导 I -> G -> D -> S 流程。 得益于 Scene Graph 表征 和 共享字典， 归纳偏置可以跨域迁移。

Conclusion

为Image Captioning 模型引入一种语言归纳偏置。

提出一种 Scene Graph Auto-Encoder(SGAE) 无监督学习方法， 其将归纳偏置编码为一个字典。

Network Architecture

在此，我们详细介绍了模型中所有组件的网络结构，包括图卷积网络(GCN)、多模态图卷积网络(MGCN)、字典和解码器。

Graph Convolutional Network

在主文4.2节中， 给定一个sentence scene graph， 我们展示了如何使用GCN计算三个 embeddings， 这个GCN的操作列成了表5。

在表5的 (1) 和 (3) 中， 目标标签 $l_o$， 关系标签 $l_r$， 以及属性标签 $l_a$ 都是 one-hot 向量。词向量矩阵 $W_{\Sigma_S } \in \mathbb{R}^{1000 \times 10102}$ 用于将这些 one-hot 向量映射为在表5(4) 到 (6) 的连续的向量空间。$W_{\Sigma_S}$ 的第二个维度是在所有sentence scene graph中的目标、关系和属性种类的总数。

对于 表5(7) 到 (9) 中的 $g_r$, $g_a$, $g_o$ 和 $g_s$， 他们都是有着相同结构的独立参数： 一个全连接层后接一个 ReLU。 标记 $g_r$($D_{in} \rightarrow D_{out}$) 表示输入维度是 $D_{in}$， 输出维度是 $D_{out}$。

Multi-modal Graph Convolutional Network

在主文 5.1 节中， 我们简短讨论了 MGCN， 表6 列出了它的细节。 除了目标、关系和属性外， MGCN 的输入还包括目标和关系的 RoI Features， 如表6 (1) 到 (5)。RoI Feature 从一个预训练的 Faster RCNN 提取， $v_r$ 是覆盖了 “subject” 和 “object” 区域的池化的特征。

表6(6) 到 (8) 中的词嵌入矩阵是 $W_{\Sigma_I} \in \mathbb{R}^{1000 \times 472}$ , 它和GCN 中用到的不一样。 表6(9)到(11)， 使用特征融合操作以融合词嵌入和视觉特征。

与主文中的等式 (6) 和 等式(8) 比较， MGCN对计算关系、属性和目标嵌入有以下更改： 词嵌入 $e$ 替换为 融合嵌入 $u$； $g$ 由 $f$ 替代， 这是一个一层的全连接层接着一个 ReLU。 有了这些修改， 我们将MGCN三个嵌入的计算公式化为：

Relationship Embedding $v’{r{ij}}$：

\[v'_{r_{ij}} = f_r(u_{o_i}, u_{r_{ij}}, u_{o_j})\]

Attribute Embedding $v_{a_i}’$：

\[v_{a_i}' = \frac{1}{Na_{i}}\sum_{i=1}^{Na_{i}}f_a(u_{o_i}, u_{a_{i, l}})\]

Object Embedding $v_{o_i}’$：

\[v_{o_i}' = \frac{1}{Nr_i}[\sum_{o_j \in sbj(o_i)} f_s (u_{o_i}, u_{o_j}, u_{r_{ij}}) + \sum_{o_k \in obj(o_i)}f_o(u_{o_k}{, u_{o_i}, u_{r_{k_i}}})]\]

Dictionary

4.3节中的重编码器用于从索引向量 $x$ 和 一个字典 $D$ 中重编码一个新的表征 $\hat x$， 如表7所示的操作。分别如表 7(2) 和 (3)所示， 给定一个索引向量 $x$， 我们首先对x 和 $D$ 之间的每个元作素内积，然后使用 softmax 规范化计算的结果。 最后， 重编码的 $\hat x$ 对 $D$ 中的每个原子加权求和， $\sum_{k=1^K} \alpha_k d_k$， $K$ 的大小为 10000.

Decoders

我们使用语言解码器设置主文中的等式(4) 和 等式 (5)的两个解码器 。 两个解码器都有相同的结构， 如表8所示， 除了输入的embedding不一样。为了方便， 我们引入了编码器的通用结构， 而不区分等式 (4) 和等式(5)， 然后在这节的末尾详细的解释他们的不同。

decoder 的实现包括两个 LSTM 层， 以及一个注意力模块。 第一个LSTM的输入包括三项的的拼接： 词嵌入向量 $W_\Sigma w_{t-1}$， 嵌入集合 $\bar z$ 的平均池化， 以及第二个 LSTM 的输出 $h_{t-1}^2$。 因为它们可以提供丰富的上下文信息， 因此我们使用它们作为输入。

然后， 一个由$LSTM_1$ 创建的索引向量 $h_{t-1}^2$如表8(7) 所示， 它会通过注意力模块来指导解码器将注意力放在合适的 $Z$ 的embedding上。给定 $Z$ 和 $h_{t-1}^1$， 表8(8) 和 (9) 的公式可以用来计算 $M$ 维的注意力分布 $\beta$， 然后我们可以通过 (10) 加权求和创建一个 attended embedding $\hat z$。 通过输入 $\hat z$ 和 $h_{t-1}^1$ 到 $LSTM_2$ 并且使用 (11) 到 (13)， 可以得到词分布 $P_t$ 用以在时间步 $t$ 采样一个词。

对于等式(4) 和 等式(5) 中的两个解码器， 他们的不同在于使用的输入的 embedding 集合 $Z$ 不同。 在 SGAE 中(等式(5))， $Z$ 被设置为 $\hat X$。 而 SGAE-based encoder-decoder(等式(4))， 我们有一个小的修改， 向量 $z$ 被设置为 $z = [v’, \hat v]$， 其中 $v’ \in \mathcal{V}’$($\mathcal{V}’$ 是 5.1 节中的 scene graph -modulated 特征集合)， $\hat v \in \mathcal{\hat V}$($\mathcal{\hat V}$ 是 5.1 节中的重编码特征)。

Details of Scene Graph

Sentence Scene Graph

对于每个句子， 使用 SPICE 解码得到它的scene graph。 我们通过删除在所有解析scene graph 中出现少于10个的目标、关系和属性来过滤它们。过滤之后，还剩下5364个目标、1308个关系和3430个属性。我们将它们合在一起并且使用表5中的词向量矩阵 $W_{\Sigma_S}$ 将节点标签转换为连续的向量表示。

Image Scene Graph

与sentence scene graph 相比，image scene graph的解析更复杂，我们使用Faster-RCNN作为目标检测器对目标进行检测和分类，使用MOTIFS关系检测器对目标之间的关系进行分类，使用一个简单的属性分类器对属性进行预测。细节如下所示。

Object Detector: 对于目标的检测和RoI特征的提取，我们按照[2]训练Faster-RCNN。训练之后 ，我们将提议NMS 的 IoU 阈值设置为 0.7， 将目标 NMS 的阈值设置为 0.3。 每张图像最少选择十个目标， 最多选择100个目标。 使用 RoI pooling 提取目标特征， 它会被用作关系分类器， 属性分类器 以及 MGCN 的输入。

Relationship Classifier: 使用[52] 提出的LSTM结构作为关系分类器。 训练之后， 为 IoU 阈值超过0.2 的两个目标预测关系。

Attribute Classifier: 属性分类器的细节结构如表9所示。 在训练之后， 我们为每个目标预测 Top-3 的属性。

对每个图像， 通过使用预测的目标、关系和属性， 可以构建一个image scene graph。 主文中6.1节有详细的解释， 目标、关系和属性的综述有472个， 因此我们使用 $472 \times 1000$ 的词嵌入矩阵将节点标签转换为表6(6)到(8)的连续向量。

Details

Scene Graph 所对应的含义

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array([[  0.,   9., 408.],
       [  0.,  14., 425.],
       [  0.,  26., 425.],
       [  1.,  14., 408.],
       [  1.,  26., 425.],
       [  2.,  22., 410.],
       [  3.,  13., 429.],
       [  3.,  14., 408.],
       [  5.,   7., 410.],
       [  5.,  26., 408.],
       [  7.,  14., 408.],
       [  7.,  26., 408.],
       [ 13.,  14., 463.],
       [ 14.,  26., 408.],
       [ 18.,  20., 408.]])

scene graph matrix： [0., 9., 408.] 意思是第 0 个 box 和 第9个 box 之间的关系是 dict[408]， 如果 dict[408] 的关系是 on， 那么它们对应的关系就是 on。

attrbute matrix ：[0, 1, 2] 意味着 bbox 有三种属性， 分别是 dict[0]， dict[1] 和 dict[2]。

如何可视化 Scene Graph

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from __future__ import print_function
import argparse
import numpy as np

parser = argparse.ArgumentParser()
# Input paths
parser.add_argument('--id', type=str, default='558579',
                help='id of image')
parser.add_argument('--mode', type=str,  default='sen',
                help='image or sen')

opt, _ = parser.parse_known_args()

if opt.mode == 'sen':
    sg_dict = np.load('../datasets/Caption/SGAE/spice_sg_dict2.npz', allow_pickle=True)['spice_dict'][()]
    sg_dict = sg_dict['ix_to_word']
    folder = '../datasets/Caption/SGAE/coco_spice_sg2/'
else:
    sg_dict = np.load('../datasets/Caption/SGAE/coco_pred_sg_rela.npy', allow_pickle=True)[()]
    sg_dict = sg_dict['i2w']
    folder = '../datasets/Caption/SGAE/coco_img_sg/'

sg_path = folder + opt.id + '.npy'
sg_use = np.load(sg_path, allow_pickle=True, encoding="bytes")[()]
if opt.mode == 'sen':
    rela = sg_use['rela_info'.encode('utf-8')]
    obj_attr = sg_use['obj_info'.encode('utf-8')]
else:
    rela = sg_use['rela_matrix'.encode('utf-8')]
    obj_attr = sg_use['obj_attr'.encode('utf-8')]
N_rela = len(rela)
N_obj = len(obj_attr)

for i in range(N_obj):
    if opt.mode == 'sen':
        print('obj #{0}'.format(i), end = ': ')
        if len(obj_attr[i]) >= 2:
            print ('(', end = '')
            for j in range(len(obj_attr[i])-1):
                print('{0} '.format(sg_dict[obj_attr[i][j + 1]]), end = '')
            print (') ', end = '')
        print(sg_dict[obj_attr[i][0]])
    else:
        print('obj #{0}'.format(i), end = ': ')  # maybe it means 'bounding box' but not 'object'
        N_attr = 3
        for j in range(N_attr - 1):
            print('{0} {1}, '.format(sg_dict[obj_attr[i][j + 4]],\
                sg_dict[obj_attr[i][j+1]]), end = '')
        j = N_attr - 1
        print('{0} {1}'.format(sg_dict[obj_attr[i][j + 4]],\
            sg_dict[obj_attr[i][j+1]]))

for i in range(N_rela):
    obj_idx = 0 if opt.mode == 'sen' else 1
    sbj = sg_dict[ int(obj_attr[int(rela[i][0])][obj_idx]) ]
    obj = sg_dict[ int(obj_attr[int(rela[i][1])][obj_idx]) ]
    rela_name = sg_dict[rela[i][2]]
    print('rel #{3}: {0}-{1}-{2}'.format(sbj,rela_name,obj,i))

如何处理 sentence scene graph

以下内容是如何处理sentence scene graph的： 1).create_coco_sg.py 通过spice中的parser方法来生成coco dataset中每个图片的scene graph 运行的时候要先进代码将coco_use设置为coco_train,然后把self-critical.pytorch/coco-caption/pycocoevalcap/spice/中的sg.json保存为spice_sg_train.json，然后把这个文件放到/data中去，同理把coco_use设置为coco_val，然后把生成的sg.json保存为spice_sg_val.json。

2).process_spice_sg.py 将spice_sg_val.json和spice_sg_train.json处理为按照image_id.npy形式保存在coco_spice_sg中。具体格式为： ssg[‘obj_info’]:list,每一个list都代表着一个object以及其对应的attribute， 第一个元素是object name在dict中的index，后面的元素都是 attribute对应dict中的index。 ssg[‘rela_info’]:numpy数组，每一行3个元素，分别为[sbj_id,obj_id,relation_id] 其中的sbj_id和obj_id对应于ssg[‘obj_info’]中的obj list的index， relation_id为其在dict中的index。 还有处理完的dict可以保存为spice_sg_dict.npz. 我先生成了一个spice的字典，其中把很多词语正则化了一下，前9487个词和原始的词典一致，后面的为增补的词典。

3).process_sg_extend.py 生成适合attention extend model的数据,直接从之前的生成的数据中来改。 先生成一个字典，其中前9487个词和原始词典一致，然后加入sentence scene graph的字典，以及image scene graph的字典。 然后把image scene graph的数据改了就好了。也就是只改变cocobu_rela中的数据，然后把改变完的数据保存到cocobu_sg_img中去。 而对于sentence scene graph，其还是保存在coco_spice_sg中。 新的字典保存在sg_dict_extend.npz中。

对于coco_spice_sg2，其实就是字典更大了，比如coco_spice_sg中对应的字典是caption生成的字典时把小于等于5个词的词给删除了，然而coco_spice_sg2中对应的字典是caption生成的字典时把小于等于4个词的词给删除了.不同的字典对最后影响不是那么大。

生成 sentence scene graph

需要把 coco_caption/pycocoevalcap/spice 文件夹下的 spice-1.0.jar 替换为主文件夹下的 spice-1.0.jar。

Reference

  1. How do you generate coco_pred_sg.zip and coco_spice_sg2.zip, and what does the value in those npy files means? #7
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