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| 本文作者： 叢末 | 2019-12-29 20:10 |
作者王瑞澤在本文中介紹了復(fù)旦大學(xué)研究團隊在 AAAI 2020上錄用的一篇關(guān)于多模態(tài)文本生成工作: 《Storytelling from an Image Stream Using Scene Graphs》，利用場景圖針對圖像序列進行故事生成。
該文章認為將圖像轉(zhuǎn)為圖結(jié)構(gòu)的表示方法（如場景圖），然后通過圖網(wǎng)絡(luò)在圖像內(nèi)和跨圖像兩個層面上進行關(guān)系推理，有助于表示圖像，并最終有利于描述圖像。實驗結(jié)果證明該方法可以顯著的提高故事生成的質(zhì)量。
對于大多數(shù)人，觀察一組圖像然后寫一個語義通順的故事是很簡單的事情。盡管近年來深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了令人鼓舞的成果，但對于機器來說，這仍然是一件困難的事情。
近年來，視覺敘事(visual storytelling)越來越受到計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的關(guān)注。不同于圖像標注(image captioning)旨在為單個圖像生成文字描述，視覺敘事任務(wù)則更具挑戰(zhàn)性，它進一步研究了機器如何理解一個圖像序列，并生成連貫故事的能力。
目前的視覺敘事方法都采用了編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，使用通過一個基于CNN的模型提取視覺特征，使用基于RNN的模型進行文本生成。其中有些方法引入了強化學(xué)習(xí)和對抗學(xué)習(xí)等方法，來產(chǎn)生更加通順、有表現(xiàn)性的故事。但是僅使用CNN提取到的特征來表示所有的視覺信息，這不大符合直覺而且損害了模型的可解釋性和推理能力。
回想一下人是如何看圖寫故事的呢？人會先分辨出圖像上面有什么物體，推理他們的關(guān)系，接下來把一個圖像抽象成一個場景，然后依次看觀察圖像，推理圖像間的關(guān)系。對于視覺敘事這個任務(wù)，本文認為也可以采用類似方法。
本文認為把圖像轉(zhuǎn)為一種圖結(jié)構(gòu)的表示（如場景圖），隨后在圖像內(nèi)(within-image)和跨圖像(cross-image)這兩個層面上建模視覺關(guān)系，將會有助于表示圖像，并最終對描述圖片有所幫助。
圖1：一個基于場景圖的視覺敘事例子.
圖2：提出的模型概述.
本文提出了一種基于圖網(wǎng)絡(luò)的模型SGVST (如圖2所示)，它可以在圖像內(nèi)和跨圖像這兩個層面上建模視覺關(guān)系。
簡單來說，首先將圖像In通過Scene Graph Parser轉(zhuǎn)化為場景圖Gn=(Vn, En)。場景圖包含了檢測到的物體Vn={vn,1,…,vn,k}，以及物體之間的視覺關(guān)系En。
如圖2所示，一個男人抱著一個孩子，那么男人和孩子就可以作為圖中的節(jié)點，他們的視覺關(guān)系作為邊。接著將場景圖通過Multi-modal Graph ConvNet：在圖像內(nèi)的層面，使用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）來對場景圖中的節(jié)點特征進行增強。在跨圖像層面，為了建模圖像之間的交互，使用時序卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TCN）來沿著時間維度進行卷積，進一步優(yōu)化圖像的特征表示。最后得到了集合了圖像內(nèi)關(guān)系和跨圖像關(guān)系的relation aware的特征，輸入到層次化解碼器（Hierarchical Decoder）中來生成故事。
圖3：層次化解碼器概述.
表1：在VIST數(shù)據(jù)集上的不同模型性能比較. *代表直接優(yōu)化RL獎勵，比如CIDEr分數(shù), + 代表通過交叉熵損失(MLE)優(yōu)化.
表1顯示了不同模型在七個自動評價指標上的性能。結(jié)果顯示作者提出的SGVST模型幾乎在所有指標上都優(yōu)于其他用MLE和RL優(yōu)化的模型具有更好的性能，SGVST的BLEU-1、BLEU-4和METEOR得分比其他基于MLE優(yōu)化的最佳方法分別提高了3.2%、2.5%和1.4%，這被認為是在VIST數(shù)據(jù)集上的顯著進步。這直接說明將圖像轉(zhuǎn)換為基于圖的語義表示（如場景圖），有利于圖像的表示和高質(zhì)量的故事生成。
本文還進行了消融實驗，和提出模型的5個變種模型進行了比較，來驗證模型每個模塊部分的重要性。從表1中可以看在不使用GCN和TCN的時候，模型性能有一個很大的下降。這說明圖網(wǎng)絡(luò)在該模型中是最為重要的，因為它可以給模型帶來了推理視覺關(guān)系的能力。
2. 定性分析
圖4：不同模型定性分析的例子.
圖4展示了3種不同模型生成的故事和真實故事的樣例。第一行是輸入的一個圖像序列。第二行是生成出的場景圖。第三行是不同模型生成的故事?？梢钥闯鯯GVST生成的故事更通順，而且信息更豐富、更有表現(xiàn)力。
圖5：每種顏色代表了相對應(yīng)模型產(chǎn)生的故事，被評價人員認為更加像人寫的、更有表現(xiàn)力所占的比例?；疑摹盩ie”代表了打平.
表2：人工評估結(jié)果。在AMT上的評估人員根據(jù)對每個問題的同意程度來評價故事的質(zhì)量，評分范圍為1-5.
為了更好地評價生成的故事的質(zhì)量，作者通過Amazon Mechanical Turk（AMT）進行了兩種人工評價。（1）圖5是不同模型兩兩比較的一個實驗結(jié)果，給評價人員2個生成出的故事，然后讓他來選擇哪一個寫的更好。（2）表2是在6個指標上進行的人工評估實驗結(jié)果?？梢钥闯霰疚奶岢龅哪Ｐ秃推渌Ｐ拖啾扔兄薮蟮膬?yōu)勢，而且和人類相比，也取得了有競爭力的表現(xiàn)。
1. 將圖像轉(zhuǎn)為圖結(jié)構(gòu)的語義表示(如場景圖)，可以更好的表示圖像，有利于高質(zhì)量的故事生成。
2. 本文提出了一個基于圖網(wǎng)絡(luò)的模型，可以將圖像轉(zhuǎn)為場景圖，然后在圖像內(nèi)和跨圖像兩個層面上進行關(guān)系推理。
3. 實驗結(jié)果表明，本文提出的模型取得了優(yōu)秀的表現(xiàn)，并且能產(chǎn)生信息更加豐富、語言更加連貫的故事。
4. 場景圖生成的質(zhì)量限制了本文模型的性能，如果能有更好的場景圖生成方法，本文模型的性能還能取得進一步提高。
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