動機(jī)

想象一下，如果有數(shù)十萬到數(shù)百萬張圖像的數(shù)據(jù)集，卻沒有描述每張圖像內(nèi)容的元數(shù)據(jù)。我們?nèi)绾谓⒁粋€系統(tǒng)，能夠找到這些圖像的子集來更好地回答用戶的搜索查詢?

我們基本上需要的是一個搜索引擎，它能夠根據(jù)圖像與搜索查詢的對應(yīng)程度對圖像結(jié)果進(jìn)行排序，可以用一種自然語言表示，，也可以用其他查詢圖像表示。

我們將在本文中解決問題的方法是訓(xùn)練一個深度神經(jīng)模型，該模型學(xué)習(xí)任何輸入圖像和文本的固定長度表示形式（或嵌入形式），使得如果文本-圖像或圖像-圖像是“相似的”，則他們在歐氏空間中接近，。

數(shù)據(jù)集

我找不到足夠大的搜索結(jié)果排名數(shù)據(jù)集，但我能夠得到這個數(shù)據(jù)集:http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/它將電子商務(wù)項目的圖像鏈接到它們的標(biāo)題和描述。我們將使用這些元數(shù)據(jù)作為監(jiān)督源來學(xué)習(xí)有意義的聯(lián)合文本-圖像表示。為了管理計算和存儲成本，這些實驗僅限于時尚(服裝、鞋子和珠寶)物品和50萬張圖像。

問題設(shè)置

我們的數(shù)據(jù)集將每個圖像與用自然語言編寫的描述鏈接起來。因此，我們定義了一個任務(wù)，在該任務(wù)中，我們要學(xué)習(xí)圖像和文本的固定長度的聯(lián)合表示，以便每個圖像表示都接近其描述的表示。

模型

該模型有3個輸入:圖像(即錨點(diǎn))、圖像標(biāo)題與描述(即正例)和第三個輸入是一些隨機(jī)采樣的文本(即負(fù)例)。

然后定義兩個子模型:

圖像編碼器:Resnet50預(yù)訓(xùn)練的ImageNet+GlobalMaxpooling2D

文本編碼器:GRU+GlobalMaxpooling1D

圖像子模型產(chǎn)生錨點(diǎn)E_a的嵌入，文本子模型輸出正標(biāo)題和描述E_p的嵌入和負(fù)例文本E_n的嵌入。

然后，我們通過優(yōu)化以下?lián)p失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練:

L = max( d(Ea, Ep)-d(Ea, En)+alpha, 0)

其中d為歐氏距離，alpha為超參數(shù)，在本實驗中為0.4。

基本上，這種損失允許做的是使d(E_a,E_p)變小，使d(E_a,E_n)變大，這樣每個圖像的嵌入就接近于它的描述的嵌入，而遠(yuǎn)離隨機(jī)文本的嵌入。

可視化結(jié)果

一旦我們學(xué)習(xí)了圖像嵌入模型和文本嵌入模型，我們就可以通過使用tsne (https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html)將它們投影到二維空間中來實現(xiàn)可視化。測試圖像及其對應(yīng)的文本描述用綠線連接

從圖中可以看出，通常在嵌入空間中，圖像及其對應(yīng)的描述是接近的?？紤]到使用的訓(xùn)練損失，這是我們期望的。

文字圖片搜索

在這里，我們使用幾個文本查詢示例來在一組70,000張圖像中搜索最佳匹配。我們計算查詢的文本嵌入，然后計算集合中每個圖像的嵌入。我們最終在嵌入空間中選擇最接近查詢的前9張圖像。

這些例子表明，嵌入模型能夠?qū)W習(xí)圖像的有用表示形式和簡單單詞組成的嵌入。

圖像搜索

在這里，我們將使用圖像作為查詢，然后在包含70,000張圖像的數(shù)據(jù)庫中搜索與之最相似的示例。排序是由每對圖像在嵌入空間內(nèi)的歐氏距離決定的。

結(jié)果表明，生成的嵌入是圖像的高級表示，它捕獲了所表示對象的最重要特征，而不受方向、光照或局部細(xì)節(jié)的過度影響，也沒有經(jīng)過明確的訓(xùn)練。

結(jié)論:在這個項目中，我們研究了機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，它允許我們構(gòu)建一個基于關(guān)鍵字和圖像的搜索引擎，應(yīng)用于圖像集合。其基本思想是學(xué)習(xí)一個有意義的文本和圖像的聯(lián)合嵌入函數(shù)，然后利用嵌入空間中項之間的距離對搜索結(jié)果進(jìn)行排序。