主要观点总结
本文提出了LSTNet，一种用于图像字幕生成的局部敏感Transformer网络。LSTNet通过局部敏感注意力和局部敏感融合两种机制增强局部视觉建模，提升了字幕生成的性能。实验结果显示，LSTNet在多个数据集上超越了现有的最先进模型，证明了其在图像字幕任务中的有效性和泛化能力。
关键观点总结
关键观点1: LSTNet的提出
为了利用网格特征进行图像字幕的局部视觉建模，提出了一种具有两种新颖设计的局部敏感Transformer网络（LSTNet），分别是局部敏感注意力（LSA）和局部敏感融合（LSF）。
关键观点2: LSA的设计目的
LSA用于通过建模每个网格与其邻居之间的关系来进行Transformer中的层内交互，降低字幕过程中局部物体识别的难度。
关键观点3: LSF的设计目的
LSF用于层间信息融合，聚合不同编码器层的的信息，实现跨层语义互补，增强字幕质量。
关键观点4: 实验结果
在MS-COCO基准上进行了大量实验，结果显示，LSTNet在离线和在线测试中都优于许多最先进的字幕模型，并验证了其泛化能力。
关键观点5: 未来工作
未来的工作可以探索如何进一步改进LSTNet的性能，并研究其在其他图像字幕任务中的应用。
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