Context and Attribute Grounded Dense Captioning.pdf

在当今的信息化社会中，计算机视觉技术正迅速发展，其中图像内容的理解与描述是核心问题之一。传统的方法往往侧重于图像分类或目标检测，但这些方法难以满足实际应用中对于丰富、详细描述的需求。因此，密集字幕生成技术应运而生，它在图像中定位语义区域并生成相应描述，旨在提供更加具体的信息。然而，现有的技术普遍存在着视觉上下文不连贯的问题，即所生成的字幕常常缺乏与周围环境的逻辑联系。针对这一难题，本文提出了一种新的基于上下文和属性的密集字幕生成方法。 该方法构建了一个双模块框架，包括上下文视觉挖掘模块和多级属性基础描述生成模块。上下文视觉挖掘模块的主要职能是从图像中提取与周围环境相关的上下文信息，这不仅限于目标区域，还涉及目标与其周围环境的相互作用。而多级属性基础描述生成模块则是基于上下文信息，结合图像属性，生成与之连贯的字幕描述。通过这样的分工合作，该方法能够生成更加贴近实际语境的描述。 层次语言属性辅助监督的引入，是本方法的又一创新点。通过这种方法，可以提高字幕描述的多样性和准确性。具体来说，层次语言属性不仅涵盖了目标的视觉特征，还包括了图像的其他语言属性，如情感、风格等。这样生成的字幕描述在丰富性上有了显著提升。 大量的实验结果表明，本文所提出的方法在性能上超越了现有的先进技术。此方法不仅在视觉信息挖掘上取得了优势，而且在生成连贯且具有丰富语义的字幕上展现了其强大的能力。这些字幕不仅描述了图像中的主要目标，而且还涵盖了与目标相关的上下文信息，从而更好地辅助了计算机视觉任务。 在应用层面，密集字幕生成技术具有广泛的应用前景，它可以应用于图像字幕、图像分割、视觉问答等多种任务。图像字幕任务中，生成的字幕描述可以帮助视觉障碍者更好地理解图像内容。在图像分割任务中，这种技术可以准确地划分出图像中的不同区域，并为每个区域提供合适的描述。视觉问答任务中，该技术生成的字幕可以作为问题回答的基础，提高问题回答的准确性和连贯性。 在技术实施过程中，我们采用了multi-scale message propagation 机制来传递上下文信息。这种机制允许在不同尺度上捕捉和传播上下文信息，从而增强字幕描述的连贯性。同时，层次语言属性的应用进一步增强了描述的差异性和丰富度，使得最终生成的字幕更加符合人类的视觉感知和语言习惯。 本文所提出的基于上下文和属性的密集字幕生成框架，为解决视觉上下文不连贯的问题提供了有效的解决方案。该框架不仅在技术上实现了创新，而且在实际应用中展现了巨大的潜力和价值。未来的研究可以继续深化该框架，探索更多可能的应用场景，以推动计算机视觉技术的发展和应用。