[论文解读] Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and VQA.
本文提出了一种新颖的自底向上与自顶向下注意力机制，用于图像字幕生成与视觉问答（VQA），结合Faster R-CNN生成的区域提议与动态特征加权，以提升视觉定位效果。该方法在MSCOCO（CIDEr 117.9，SPICE 21.5，BLEU-4 36.9）上取得最先进性能，并赢得2017年VQA挑战赛冠军。
Top-down visual attention mechanisms have been used extensively in image captioning and visual question answering (VQA) to enable deeper image understanding through fine-grained analysis and even multiple steps of reasoning. In this work, we propose a combined bottom-up and top-down attention mechanism that enables attention to be calculated at the level of objects and other salient image regions. This is the natural basis for attention to be considered. Within our approach, the bottom-up mechanism (based on Faster R-CNN) proposes image regions, each with an associated feature vector, while the top-down mechanism determines feature weightings. Applying this approach to image captioning, our results on the MSCOCO test server establish a new state-of-the-art for the task, achieving CIDEr / SPICE / BLEU-4 scores of 117.9, 21.5 and 36.9, respectively. Demonstrating the broad applicability of the method, applying the same approach to VQA we obtain first place in the 2017 VQA Challenge.
研究动机与目标
- 通过在对象与显著图像区域层面实现细粒度视觉注意力，提升图像字幕生成与VQA性能。
- 解决现有自顶向下注意力机制缺乏对图像区域显式定位的问题。
- 将自底向上的区域提议与自顶向下的注意力加权相结合，实现更精确且可解释的视觉推理。
- 建立一个统一框架，适用于图像字幕生成与VQA任务，并实现性能提升。
提出的方法
- 自底向上机制使用Faster R-CNN生成候选图像区域，每个区域对应一个特征向量。
- 自顶向下机制基于当前解码步骤或问题上下文，对这些区域特征计算注意力权重。
- 注意力机制作用于单个对象与显著区域层面，实现聚焦的视觉推理。
- 将选定区域的特征向量聚合，并作为解码器中的上下文信息用于字幕生成，或作为VQA推理模块中的上下文信息。
- 通过端到端优化，在图像字幕生成与VQA任务上联合训练模型。
实验结果
研究问题
- RQ1将自底向上的区域提议与自顶向下的注意力相结合，能否提升图像字幕生成中的视觉定位效果？
- RQ2所提出的注意力机制是否能提升图像字幕生成与VQA任务的性能？
- RQ3同一注意力机制能否在多个视觉-语言基准上实现最先进性能？
- RQ4该模型的注意力分布与纯自顶向下或自底向上方法相比有何差异？
主要发现
- 该模型在MSCOCO测试服务器上取得新的最先进性能，CIDEr得分为117.9。
- 在MSCOCO基准上，其SPICE得分为21.5，BLEU-4得分为36.9。
- 相同架构在2017年VQA挑战赛中获得第一名，证明其广泛适用性。
- 将自底向上的区域提议与自顶向下的注意力相结合，可实现更精确且可解释的视觉注意力。
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