Show and tell takmin
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第30回CV勉強会＠関東「CVPR2015読み会」発表資料 Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
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- 1. CV勉強会@関東「CVPR2015読み会」 発表資料 Show and Tell: A Neural Image Caption Generator 2015/07/20 takmin
- 2. 自己紹介 テクニカル・ソリューション・アーキテクト 皆川 卓也（みながわ たくや） フリーエンジニア（ビジョン＆ITラボ） 「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催 博士（工学） テクニカル・ソリューション・アーキテクト 皆川 卓也（みながわ たくや） フリーエンジニア（ビジョン＆ITラボ） 「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催 博士（工学） 略歴： 1999-2003年 日本HP（後にアジレント・テクノロジーへ分社）にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリ セールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事 2004-2009年 コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事 2007-2010年 慶應義塾大学大学院 後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻 単位取得退学後、博士号取得（2014年） 2009年-現在 フリーランスとして、コンピュータビジョンのコンサル/研究/開発等に従事 2 http://visitlab.jp
- 3. 紹介する論文 3 Show and Tell: A Neural Image Caption Generator O.Vinyals, A.Toshev, S.Bengio, D.Erhan “複雑な画像のキャプション（説明文）を自動生成するシ ステムをGoogleが研究開発中”, TechCrunch 2014-11- 19 http://jp.techcrunch.com/2014/11/19/20141118new- google-research-project-can-auto-caption-complex- images/ 前回の勉強会の@peisukeさんのRNN / LSTMに関する資料が大変参考になりま す。 • http://www.slideshare.net/FujimotoKeisuke/learning-to-forget-continual- prediction-with-lstm
- 4. 概要 4 1枚の静止画像から説明文を生成 近年のReccurent Neural Networks (RNN)を用いた機械 翻訳の手法をベースに、その入力をDeep Convolutional Neural Networksで生成した特徴ベクトルに置き換え Neural Image Caption (NIC) 従来手法を大きく上回る精度
- 5. Convolutional Neural Networks (CNN) 5 詳細は割愛。ここでは、「学習データから認識に有効な 特徴量を自動で学習するネットワーク」程度の理解でOK。 ここではGoogLeNetを改良した以下の論文を使用。 S.Ioffe and C.Szegedy, “Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift”, arXiv 2015
- 6. Reccurent Neural Networks (RNN) 6 時系列データなどの「連続したデータ」を扱うための ニューラルネットワーク 音声認識、機械翻訳、動画像認識 予測先の次元数が可変 時刻tの隠れ層の出力が時刻t+1の隠れ層の入力になる ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層
- 7. Reccurent Neural Networks (RNN) 7 展開すると、静的なネットワークで表せる ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層 ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ t-1 t t+1
- 8. Reccurent Neural Networks (RNN) 8 展開すると、静的なネットワークで表せる 通常の誤差逆伝播法でパラメータを学習できる ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層 ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ t-1 t t+1 教師データ 教師データ 教師データ
- 9. Long-Short Term Memory (LSTM) 9 RNNは系列が大きくなると階層が深くなり、伝播した誤差 の勾配が発散してしまう 各データの入出力および過去のデータの使用/不使用を 制御して、長い系列を扱えるようにする。 Long-Short Term Memory (LSTM)
- 10. Long-Short Term Memory (LSTM) 10 RNN ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層 𝑥 𝑚 𝑡 𝑐𝑡−1 𝑐𝑡
- 11. Long-Short Term Memory (LSTM) 11 LSTM ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層 ℎ 𝜎 𝜎 Input Gate Output Gate Forget Gate 𝜎 Updating Term 𝑥 𝑚 𝑡 𝑐𝑡 𝑐𝑡−1 𝑚 𝑡−1
- 12. Long-Short Term Memory (LSTM) 12 LSTM ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層 ℎ 𝜎 𝜎 Input Gate Output Gate Forget Gate 𝜎 Updating Term 𝑥 𝑚 𝑡 𝑐𝑡 𝑐𝑡−1 𝑚 𝑡−1
- 13. Long-Short Term Memory (LSTM) 13 ℎ 𝑥 𝑡𝑚 𝑡−1 𝑖 𝑡 𝑦𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡 Input Gate 入力データの使用/不使用を制御
- 14. Long-Short Term Memory (LSTM) 14 𝑦𝑡 = 𝑖 𝑡⨀ℎ 𝑊𝑐𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊𝑐𝑚 𝑚 𝑡−1 ℎ 𝑥 𝑡𝑚 𝑡−1 𝑖 𝑡 𝑦𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡 Input Gate 入力データの使用/不使用を制御 hyperbolic tangent関数 𝑖 𝑡 = 1の時信号を通し 𝑖 𝑡 = 0 の時通さない
- 15. Long-Short Term Memory (LSTM) 15 𝑦𝑡 = 𝑖 𝑡⨀ℎ 𝑊𝑐𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊𝑐𝑚 𝑚 𝑡−1 ℎ 𝑥 𝑡𝑚 𝑡−1 𝑖 𝑡 𝑦𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡 𝑖 𝑡 = 𝜎 𝑊𝑖𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊𝑖𝑚 𝑚 𝑡−1 Sigmoid関数 Input Gate 入力データの使用/不使用を制御 hyperbolic tangent関数 𝑖 𝑡 = 1の時信号を通し 𝑖 𝑡 = 0 の時通さない
- 16. Long-Short Term Memory (LSTM) 16 𝑦𝑡 = 𝑖 𝑡⨀ℎ 𝑊𝑐𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊𝑐𝑚 𝑚 𝑡−1 ℎ 𝑥 𝑡𝑚 𝑡−1 𝑖 𝑡 𝑦𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡 𝑖 𝑡 = 𝜎 𝑊𝑖𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊𝑖𝑚 𝑚 𝑡−1 Sigmoid関数 Input Gate 入力データの使用/不使用を制御 hyperbolic tangent関数 学習するパラメータ
- 17. Long-Short Term Memory (LSTM) 17 LSTM ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層 ℎ 𝜎 𝜎 Input Gate Output Gate Forget Gate 𝜎 Updating Term 𝑥 𝑚 𝑡 𝑐𝑡 𝑐𝑡−1 𝑚 𝑡−1
- 18. Long-Short Term Memory (LSTM) 18 𝑓𝑡 𝑐𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡・・・𝑦𝑡 𝑐𝑡−1 Forget Gate 過去の系列データの使用/不使用を制御
- 19. Long-Short Term Memory (LSTM) 19 𝑓𝑡 𝑐𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡・・・ 𝑐𝑡 = 𝑓𝑡⨀𝑐𝑡−1 + 𝑦𝑡 𝑦𝑡 𝑐𝑡−1 Forget Gate 過去の系列データの使用/不使用を制御 𝑓𝑡 = 1の時信号を通し 𝑓𝑡 = 0 の時通さない
- 20. Long-Short Term Memory (LSTM) 20 𝑓𝑡 𝑐𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡・・・ 𝑓𝑡 = 𝜎 𝑊𝑓𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊𝑓𝑚 𝑚 𝑡−1 𝑐𝑡 = 𝑓𝑡⨀𝑐𝑡−1 + 𝑦𝑡 𝑦𝑡 𝑐𝑡−1 Forget Gate 過去の系列データの使用/不使用を制御
- 21. Long-Short Term Memory (LSTM) 21 LSTM ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層 ℎ 𝜎 𝜎 Input Gate Output Gate Forget Gate 𝜎 Updating Term 𝑥 𝑚 𝑡 𝑐𝑡 𝑐𝑡−1 𝑚 𝑡−1
- 22. Long-Short Term Memory (LSTM) 22 𝑐𝑡 𝑜𝑡 𝑚 𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡 Output Gate 出力データの使用/不使用を制御
- 23. Long-Short Term Memory (LSTM) 23 𝑐𝑡 𝑜𝑡 𝑚 𝑡 𝜎 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡 Output Gate 出力データの使用/不使用を制御 𝑜𝑡 = 1の時信号を通し 𝑜𝑡 = 0 の時通さない 𝑜𝑡 = 𝜎 𝑊𝑜𝑥 𝑥 𝑡 + 𝑊𝑜𝑚 𝑚 𝑡−1 𝑚 𝑡 = 𝑜𝑡⨀𝑐𝑡
- 24. Neural Image Caption (NIC) 24 静止画から説明文を生成 𝑆∗ = argmax 𝑆 𝑝 𝑆|𝐼 画像説明文 𝑆 = 𝑆0, 𝑆1, ⋯ 単語 可変長の系列データ
- 25. Neural Image Caption (NIC) 25 静止画から説明文を生成 𝑆∗ = argmax 𝑆 𝑝 𝑆|𝐼 画像説明文 𝑝 𝑆|𝐼; 𝜃 = 𝑡=0 𝑁 𝑝 𝑆𝑡|𝐼, 𝑆0, ⋯ , 𝑆𝑡−1 ; 𝜃 𝑆 = 𝑆0, 𝑆1, ⋯ 単語数 各単語はその前の単語列 の影響を受ける。
- 26. Neural Image Caption (NIC) 26 静止画から説明文を生成 𝑝 𝑆|𝐼; 𝜃 = 𝑡=0 𝑁 𝑝 𝑆𝑡|𝐼, 𝑆0, ⋯ , 𝑆𝑡−1 ; 𝜃 パラメータ 単語数 学習データ 𝐼, 𝑆 から学習
- 27. Neural Image Caption (NIC) 27 LSTM ・・・ ・・・ ・・・ 入力 出力 隠れ層 ℎ 𝜎 𝜎 Input Gate Output Gate Forget Gate 𝜎 Updating Term 𝑥 𝑚 𝑡 𝑐𝑡 𝑐𝑡−1 𝑚 𝑡−1 𝑥 𝑡 = 𝑊𝑒 𝑆𝑡 𝑝𝑡 𝑆𝑡+1 = softmax 𝑚 𝑡
- 28. Neural Image Caption (NIC) 28
- 29. Neural Image Caption (NIC) 29 画像からDeep CNNで 特徴ベクトルを取得 LSTMへの最初の入 力(𝒙−𝟏)
- 30. Neural Image Caption (NIC) 30 単語𝑺 𝟎を入力 次の単語が𝑺 𝟏で ある確率
- 31. Neural Image Caption (NIC) 31 𝒎 𝟎, 𝒄 𝟎
- 32. NICの学習 32 ImageNet + Drop out でPretraining ランダムにパラメータ を初期化
- 36. NICで予測 (Sampling) 36 Special Start Word 最も確率の高い 単語𝑺 𝟏を選択
- 46. 人間による評価 46 Amazon Mechanical Turkで1枚の画像につき2人、4段階評価 Ground Truthには遠く及ばなかった（→BLEUなどの評価指標に課 題）
- 47. 人間による評価 47
- 48. Analysis of Embedding 48 Word Embedding Vector [20]という手法を用いて、ある 単語の近傍を取得
- 49. まとめ 49 Deep CNNとRNNを用いて、画像から 説明文を生成する手法を提案。 1つのネットワークとして誤差逆伝播 でパラメータを学習 RNNにはLSTMを用い、長い文でも 学習時に伝播した誤差が発散しない 従来法と比較し、大幅な精度改善