论文阅读–Semantic Grouping Network for Video Captioning

Semantic Grouping Network for Video Captioning

abstract

提出了Semantic Grouping Network(SGN)网络：

• 用部分已经解码的字幕中，选择可可以区分的单词短语对视频帧进行分组，也就是将表达不同意思的帧分组（与聚类相似）；
• 对语义对齐的组进行解码，以预测下一个单词；（根据前面的已经生成的、分好组的词预测下一个）

以前：丢弃或者合并重复视频信息

SGN：检索最有鉴别能力的单词短语，然后将这些词与视频帧关联 。这样可以让语义差不多的帧聚类在一起。

贡献：

• 新方法：先分组视频帧，再生成描述
• 新损失：对比注意力损失，可以在不需要人工标注的情况下，实现单词短语和视频帧之间的准确校准。

Introduction

语义群（组）条件：

1. 语义组的意思应该是具体的、可观察的，不能是is、the之类的；
2. 语义是可区分的；
3. 语义和视频帧之间对应；

贡献：

1. 提出了一种语义分组网络，并提出了新方法（根据分好组、已经生成的词预测下一个）
2. 提出对比注意力损失（CA loss）
3. 在常用数据集超过了当前最好的模型。

Semantic Grouping Network

结构：Visual Encoder、Phrase Encoder、Semantic Grouping、Decoder、Contrastive Attention (CA) loss

Visual Encoder 视频嵌入

获取视频并为每个视频帧生成帧表示。

Phrase Encoder 处理单词为短语

接受部分已解码的标题，并生成由标题中的一组单词组成的短语（组合单词生成短语）

Semantic Grouping 分组（视频帧+筛选后短语）

过滤出相似的短语，并通过围绕前面处理后的短语与视频帧之间对应，构建语义组（处理前面Phrase Encoder生成的短语）

Decoder 根据分组预测下一个词

解码器利用语义组来预测部分解码的标题的下一个单词

数据集

• MSR-VTT
• MSVD