CVPRMar, 2018

视频字幕重构网络

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TL;DR本文提出了一种重构网络（RecNet）的架构，该网络利用正反两个方向的流动来进行视频字幕生成，其编码器 - 解码器使用正向流产生编码视频语义特征的句子描述，两种类型的重构器则用于回溯流程并重新生成与解码器生成的隐藏状态序列基于的视频特征。实验结果表明，所提出的重构器网络能够提高编码器 - 解码器模型的性能，并显著提高视频字幕准确性。
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发现论文，激发创造
  • 利用强化学习重建和表示视频内容以进行字幕化

    本研究提出了一种新颖的编码器 - 解码器 - 重构器结构（RecNet）修复网络，通过双向流的运用，从本地和全局的角度，利用先前生成的解码器隐藏状态序列，高效地重构视频特征 ，并通过增强学习、CIDEr 优化微调 RecNet 逐步提高视频字幕的性能

    Jun, 2019

  • 端到端视频字幕生成

    本文提出了采用端到端训练的方法来实现视频描述生成，并在微软研究视频描述数据集 (MSVD) 和微软视频到文本数据集 (MSR-VTT) 上取得了最新的最优表现。

    Apr, 2019

  • 图像字幕的循环融合网络

    本文提出了一种使用多个编码器的循环融合网络 (RFNet) 来处理图像字幕生成问题，RFNet 可以利用多个编码器的输出之间的相互作用，生成新的、紧凑而且信息丰富的表示，验证实验表明，RFNet 对于图像字幕生成问题是有效的，并且取得了最新的最好结果。

    Jul, 2018

  • 使用双向循环神经网络进行视频描述

    本文提出使用编码器 - 解码器框架，结合卷积和循环神经网络生成视频和图像描述的更高级模型，通过在编码阶段引入对象和位置信息来获得更丰富的图像表示，并引入双向循环神经网络以捕捉输入帧中的正向和反向时间关系。

    Apr, 2016

  • 针对视频字幕的分层边界感知神经编码器

    本论文提出了一种循环视频编码方案，可以发现和利用视频的分层结构，并且改善了电影描述数据集的现有技术结果。

    Nov, 2016

  • 基于帧和视频级特征以及视觉内容分类的循环网络视频字幕生成

    本文介绍了使用循环神经网络（RNN）生成短视频文本描述的系统，利用静态图像特征和视频专属特征的 RNN，我们研究了视觉内容分类器作为额外信息源的实用性，并通过实验结果证明了密集轨迹视频特征和内容分类器输出的利用，可以比单独利用它们表现更好。

    Dec, 2015

  • 视频字幕解码器的深度挖掘

    本篇研究针对视频字幕模型的解码问题，通过三种技术改进模型的性能，包括使用变分 Dropout 和层归一化改善过拟合问题、提出在线评估模型性能以选择最佳测试检查点的方法、提出专业学习的新训练策略。在 Microsoft Research Video Description Corpus (MSVD) 和 MSR-Video to Text (MSR-VTT) 数据集上进行的实验证明，相较于之前最先进的模型，我们的模型在 BLEU、CIDEr、METEOR 和 ROUGE-L 指标上获得了显著的成果，其中在 MSVD 数据集上提升了高达 18%，在 MSR-VTT 数据集上提升了 3.5%。

    Jan, 2020

  • 用于生成标题的评论网络

    该研究提出了一种扩展的编码器 - 解码器框架 - 评论网络，通过对编码器隐藏状态进行多次注意力机制的评论步骤来输出思维向量，并将这些思维向量作为解码器中的注意力机制的输入，该框架在图像标题和源代码标题两个任务上表现优于现有的编码器 - 解码器系统。

    May, 2016

  • 通过重构过去与现在生成字幕的正则化循环神经网络

    本文提出了一种新颖的架构:auto-reconstructor network (ARNet)，它与传统的 encoder-decoder 框架相结合，以端到端的方式生成标题，并采用先前的隐藏状态作为当前状态的输入，来重新构建状态，以帮助 RNN 的长期依赖建模。实验结果表明，我们的 ARNet 在图像标题生成和源代码标题生成任务上的性能都优于现有的编码器解码器模型，并且能显著降低训练和推理过程中标题生成的差异。

    Mar, 2018

  • 视频字幕的时间可变卷积编 - 解码神经网络

    本文提出了一种新颖的设计，即 TDConvED，它在视频字幕生成中充分利用编码器和解码器网络中的卷积，具有卷积块结构，在编码器中进一步配备时间变形卷积以实现时间采样的自由形变，并利用时间关注机制进行句子生成，在 MSVD 和 MSR-VTT 视频字幕生成数据集上进行了广泛实验，在与常规基于 RNN 的编码器解码器技术进行比较时获得更好的结果。

    May, 2019