主要观点总结
本文研究了利用网格特征进行图像字幕的局部视觉建模，并提出了一种局部敏感Transformer网络（LSTNet），通过局部敏感注意力（LSA）和局部敏感融合（LSF）来捕捉局部视觉信息。LSA用于通过建模每个网格与其邻居之间的关系来增强层内交互，而LSF用于聚合不同编码器层的信息以实现跨层语义互补。实验结果表明，LSTNet在MS-COCO基准上优于其他模型，并在Flickr8k和Flickr30k数据集上也表现出泛化能力。
关键观点总结
关键观点1: 局部视觉建模的重要性
局部视觉建模对于生成准确且详细的字幕至关重要，因为图像中的物体可能被分割成多个部分并分布在不同的网格中。
关键观点2: 局部敏感Transformer网络（LSTNet）的设计
LSTNet包含局部敏感注意力（LSA）和局部敏感融合（LSF）模块，分别用于增强层内交互和跨层语义互补。
关键观点3: 实验结果
在MS-COCO基准上的实验结果表明，LSTNet在离线和在线测试中都优于其他最先进的模型，并在Flickr8k和Flickr30k数据集上也表现出泛化能力。
关键观点4: 消融研究
消融研究进一步验证了LSA和LSF模块的有效性，并揭示了它们对字幕性能的提升。
关键观点5: 未来工作
尽管LSTNet在图像字幕任务上取得了显著进展，但仍需进一步研究以提高其效率和性能。
文章预览
关注公众号，发现CV技术之美 本文研究了利用网格特征进行图像字幕的局部视觉建模，这对生成准确且详细的字幕至关重要。为了实现这一目标，我们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）。 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。它降低了字幕过程中局部物体识别的难度。LSF 用于层间信息融合，它聚合了不同编码器层的的信息，以实现跨层语义互补。 凭借这两种新颖的设计，所提出的 LSTNet 能够对网格特征的局部视觉信息进行建模，以提高字幕质量。为了验证 LSTNet，我们在竞争性 MS-COCO 基准上进行了大量实验。 实验结果表明，LSTNet 不仅能够进行局部视觉建模，而且在离线和在线测试中都优于许多最先进的字幕模型，例如 134.8 CIDEr
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