Deep Learning による視覚×言語融合の最前線

1. Deep Learningによる視覚・言語融合の最前線東京大学大学院情報理工学系研究科牛久祥孝 losnuevetoros

2. 自己紹介～2014.3 博士(情報理工学)、東京大学 • 画像説明文の自動生成 • 大規模画像分類 2014.4～2016.3 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 2016.4～東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻講師 (原田・牛久研究室)

3. 2012年：一般物体認識における激震 2012年の画像認識タスクでディープ勢が 2位以下に圧勝! 2012年の画像認識タスクでディープ勢が 2位以下に圧勝! 2012年の画像認識タスクでディープ勢が 2位以下に圧勝!

4. 2012年：一般物体認識における激震ところで公式サイトをみると… 1位 SuperVision エラー率15% 2位 ISI エラー率26% 我々というツマ深層学習という特上ネタ [http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/results.html]

5. ユーザー生成コンテンツの爆発的増加特にコンテンツ投稿・共有サービスでは… • Facebookに画像が2500億枚 (2013年9月時点) • YouTubeにアップロードされる動画 1分間で計400時間分 (2015年7月時点) Pōhutukawa blooms this time of the year in New Zealand. As the flowers fall, the ground underneath the trees look spectacular. 画像/動画と関連する文章の対 →大量に収集可能

6. 入力出力 Deep Learning の恩恵 • 深層学習による画像認識の精緻化 [Krizhevsky+, NIPS 2012] • 機械翻訳でも深層学習が登場 [Sutskever+, NIPS 2014] – RNNで問題になっていた勾配の消失をLSTM [Hochreiter+Schmidhuber, 1997] で解決 →文中の離れた単語間での関係を扱えるように – LSTMを4層つなぎ、end-to-endで機械学習 →state-of-the-art並み（英仏翻訳） CNN/RNNなどの共通技術が台頭画像認識や機械翻訳の参入障壁が低下

7. 画像キャプション生成 Group of people sitting at a table with a dinner. Tourists are standing on the middle of a flat desert. [Ushiku+, ICCV 2015]

8. 動画キャプション生成 A man is holding a box of doughnuts. Then he and a woman are standing next each other. Then she is holding a plate of food. [Shin+, ICIP 2016]

9. 他言語化・キャプション翻訳 Ein Masten mit zwei Ampeln fur Autofahrer. (独語) A pole with two lights for drivers. (英語) [Hitschler+, ACL 2016]

10. キャプションからの画像生成 This bird is blue with white and has a very short beak. (この鳥は白の入った青色で、とても短いくちばしをもっています。) This flower is white and yellow in color, with petals that are wavy and smooth. (この花は白と黄色で、波打った滑らかな花びらをもっています。) [Zhang+, 2016]

11. ビジュアル質問応答 [Fukui+, EMNLP 2016]

12. 本講演の目的視覚×言語の融合研究を俯瞰 • 各領域の歴史的な流れ • Deep Learning 登場以前と以後の変化を説明 × Deep Learning で初めてこれらの研究が誕生 ✓ Deep Learning でこれらの研究が精緻化 1. 画像キャプション生成 2. 動画キャプション生成 3. 言語横断 4. 画像に関する質問への応答 5. キャプションからの画像生成

13. 視覚・言語融合の最前線1 画像キャプション生成

14. Every picture tells a story [Farhadi+, ECCV 2010] データセット：画像＋<object, action, scene>+キャプション 1. 画像の<object, action, scene>をMRFで推定 2. <object, action, scene>が同じキャプションを検索して利用 <Horse, Ride, Field>

15. Every picture tells a story [Farhadi+, ECCV 2010]

16. 再利用？新規生成？ • 再利用 • 新規生成 – テンプレート主語＋動詞の文を生成しよう – 非テンプレート A small gray dog on a leash. A black dog standing in grassy area. A small white dog wearing a flannel warmer. 入力データセット

17. 再利用？新規生成？ • 再利用 – A small gray dog on a leash. • 新規生成 – テンプレート主語＋動詞の文を生成しよう – 非テンプレート A small gray dog on a leash. A black dog standing in grassy area. A small white dog wearing a flannel warmer. 入力データセット

18. 再利用？新規生成？ • 再利用 – A small gray dog on a leash. • 新規生成 – テンプレート dog＋stand ⇒ A dog stands. – 非テンプレート A small gray dog on a leash. A black dog standing in grassy area. A small white dog wearing a flannel warmer. 入力データセット

19. 再利用？新規生成？ • 再利用 – A small gray dog on a leash. • 新規生成 – テンプレート dog＋stand ⇒ A dog stands. – 非テンプレート A small white dog standing on a leash. A small gray dog on a leash. A black dog standing in grassy area. A small white dog wearing a flannel warmer. 入力データセット

20. マルチキーフレーズ推定アプローチ当時の問題＝使用候補であるフレーズの精度が悪いキーフレーズを独立なラベルとして扱うと… マルチキーフレーズの推定＝一般画像認識文生成は[Ushiku+, ACM MM 2011]と同じ [Ushiku+, ACM MM 2012]

21. 文の終わり

22. 入力出力 Deep Learning の恩恵 (再掲) • 深層学習による画像認識の精緻化 [Krizhevsky+, NIPS 2012] • 機械翻訳でも深層学習が登場 [Sutskever+, NIPS 2014] – RNNで問題になっていた勾配の消失をLSTM [Hochreiter+Schmidhuber, 1997] で解決 →文中の離れた単語間での関係を扱えるように – LSTMを4層つなぎ、end-to-endで機械学習 →state-of-the-art並み（英仏翻訳） CNN/RNNなどの共通技術が台頭画像認識や機械翻訳の参入障壁が低下

23. Google NIC [Vinyals+, CVPR 2015] Googleで開発された • GoogLeNet [Szegedy+, CVPR 2015] • LSTM [Sutskever+, NIPS 2014] を直列させて文生成する。画像𝐼への文（単語列）𝑆0 … 𝑆 𝑁は 𝑆0: スタートを意味する単語 𝑆1 = LSTM CNN 𝐼 𝑆𝑡 = LSTM St−1 , 𝑡 = 2 … 𝑁 − 1 𝑆 𝑁: ストップを意味する単語

24. 生成された説明文の例 [https://github.com/tensorflow/models/tree/master/im2txt]

25. [Ushiku+, ACM MM 2012]と比べると入力画像 [Ushiku+, ACM MM 2012]では： Fisher Vector + 線形分類オンライン学習 CVPR 2015 の各論文では： CNN（オンライン学習なのは一緒） CVPR 2015 の各論文では： RNNとビームサーチで文をつなぐ [Ushiku+, ACM MM 2012]では：キーフレーズと文法モデル、ビームサーチで文をつなぐ文の一部で重要そうなものを複数推定文法モデルを利用して繋ぎ、説明文に • いずれも画像+キャプションのみから学習可能 • 全体の流れは非常に似ている “キーフレーズ”

26. 一番大きく違うところは…？ • 深層学習以前の新規キャプション生成何らかの語句に変換してから文生成器へ • 深層学習による新規キャプション生成画像特徴量を直接文生成器へ

27. ところが最近では… • CNNで事物の認識まで済ませてRNNで文生成[Wu+, CVPR 2016][You+, CVPR 2016] →画像特徴量の段階でRNNに渡すより高性能！ • 深層学習以前のアプローチとより類似 [You+, CVPR 2016][Wu+, CVPR 2016]

28. 現在の展開：精度の発展 • 画像認識 InceptionモデルやResNetなど、より高精度なCNN • 自然言語処理画像認識側が完璧になったと仮定した文生成 [Gupta+Mannem, ICONIP 2012][Elliott+Keller, EMNLP 2013][Yatskar+, *Sem 2014][Yao+, ICLR workshop 2016] • 機械学習変分自己符号化器の利用 [Pu+, NIPS 2017]

29. 現在の展開：精度の発展 • 2分野が融合して新たに生まれたものの例： – アテンションモデルの利用 [Xu+, ICML 2015] – 画像+キャプションから注視モデルも学習！

30. 現在の展開：問題の発展より細かいキャプション生成 [Lin+, BMVC 2015] [Johnson+, CVPR 2016]

31. 現在の展開：問題の発展アルバムのような系列画像にキャプション生成 [Park+Kim, NIPS 2015][Huang+, NAACL 2016] The family got together for a cookout. They had a lot of delicious food. The dog was happy to be there. They had a great time on the beach. They even had a swim in the water.

32. 現在の展開：問題の発展感性語Sentiment Termを重視したキャプション生成 [Mathews+, AAAI 2016][Shin+, BMVC 2016]←Ours! ニュートラルな文ポジティブな文（生成した例）

33. 視覚・言語融合の最前線2 動画キャプション生成

34. 深層学習登場以前 • 言語と動画内の物体とのグラウンディング [Yu+Siskind, ACL 2013] – 動画とその動画を説明する文のみから学習 – 対象物体が少なく、コントロールされた小規模データセットでの実験 • 深層学習との親和性は高いはず – 画像キャプション生成：静止画→単語列 – 動画キャプション生成：静止画列→単語列

35. 深層学習によるend-to-endな学習 • LRCN [Donahue+, CVPR 2015] – CNN+RNN • 動作認識 • 画像/動画キャプション生成 • Video to Text [Venugopalan+, ICCV 2015] – CNN+RNN • RGB画像で物体を • オプティカルフローで動作を認識→キャプション生成

36. 動画キャプション生成 A man is holding a box of doughnuts. Then he and a woman are standing next each other. Then she is holding a plate of food. [Shin+, ICIP 2016]

37. 動画キャプション生成 A boat is floating on the water near a mountain. And a man riding a wave on top of a surfboard. Then he on the surfboard in the water. [Shin+, ICIP 2016]

38. MS COCO Captioning Challenge • CVPR 2015で行われた競争型ワークショップ – 1位：Google • 基本的にはGoogle NIC • 後の[Bengio+, NIPS2015]において… RNNの学習にCurriculum Learning [Bengio+, ICML 2009] を導入していたことが判明 – 2位：MSR • CVPR2015で発表された論文の通り、 CNN+RNN以外の工夫もしている • のちにRNNによる文生成も検討 [Devlin+, IJCNLP 2015]

39. キャプション生成そのものは終わった？ • 深層学習のおかげで画像認識は人間並み…？ – ILSVRC 2015 における1000クラス画像認識では… 誤識別率：人（5%）よりResNet（4%弱）が正確 – MS COCO Captioning Challenge では… M1:人間並みかそれ以上のキャプションの割合 M2:チューリングテストをパスしたキャプションの割合 M3:正確さの5段階評価（5が最良） M4:詳細さの5段階評価（5が最良） M5:既存キャプションによく似たキャプションの割合アンケート評価

40. キャプション生成の2大アプローチ • 既存キャプションの再利用 × 全く同じ内容のキャプションがあるか不明 ✔ 文法的に正しい • 新規キャプション生成 ✔ 画像の内容を過不足なく表現できるはず × 文法的に正しいか分からない

41. Deep Learning によって • 既存キャプションの再利用 × 全く同じ内容のキャプションがあるか不明 ✔ 文法的に正しい ✔ 詳細な記述をあてられる • 新規キャプション生成 ✔ 画像の内容を過不足なく表現できるはず ✔ 文法的に正しいか分からない正しい × 曖昧な、最大公約数的な記述になる

42. 視覚・言語融合の最前線3 他言語化・キャプション翻訳

43. 他言語への展開データセット • IAPR TC12 [Grubinger+, 2006] 20,000画像+英独 • Multi30K [Elliot+, 2016] 30,000画像+英独 • STAIR Captions [吉川ら、 2017] MS COCO (10万超画像＋英語キャプション) →すべてに日本語キャプションを付与タスクとしての展開 • 英語でない画像キャプション生成 • マルチモーダル機械翻訳/言語間文書検索 1. 入力：言語Aでのキャプション+画像 2. 入力：言語Aでのキャプション → 出力：言語Bでのキャプション（1.と2.で同じ）

44. 英語でない画像キャプション生成

45. 英語でない画像キャプション生成多くは英語のキャプションを生成するが… • 日本語 [Miyazaki+Shimizu, ACL 2016] • 中国語 [Li+, ICMR 2016] • トルコ語 [Unal+, SIU 2016] Çimlerde ko¸ san bir köpek 金色头发的小女孩柵の中にキリンが一頭立っています

46. 単にデータ集めを頑張るだけ？他言語での知識を流用 [Miyazaki+Shimizu, ACL 2016] • 他言語の視覚-言語グラウンディングの転移 • 少数のキャプション付き画像でも効率よく学習 an elephant is an elephant 一匹の象が土の一匹の象が

47. マルチモーダル機械翻訳

48. 言語横断型の研究画像は機械翻訳の精度に寄与[Calixto+,2012] • 英語でsealとあるけど、・stampに近いsealなのか？・sea animalのsealなのか？がわからず誤ったポルトガル語に翻訳 • （実験してないけど）画像があれば防げるはず！

49. 入力：言語Aのキャプション+画像 • 画像を介した言語横断キャプション翻訳 [Elliott+, 2015] [Hitschler+, ACL 2016] – 最初に候補翻訳を複数生成（画像には非依存） – 類似画像に付随する言語Bのキャプションを利用して翻訳候補から出力を選択 Eine Person in einem Anzug und Krawatte und einem Rock. (独語) 画像を見ない場合の翻訳 A person in a suit and tie and a rock. 画像を利用した場合の翻訳 A person in a suit and tie and a skirt.

50. 入力：言語Aのキャプション • 画像を介した言語横断関連文書検索 [Funaki+Nakayama, EMNLP 2015] • ゼロ対訳コーパスでのマルチモーダル翻訳 [Nakayama+Nishida, 2017]

51. 視覚・言語融合の最前線4 画像に関する質問への応答

52. Visual Question Answering (VQA) 最初はユーザインタフェース分野で注目 • VizWiz [Bigham+, UIST 2010] AMTで人力解決 • 初の自動化（ディープラーニング不使用） [Malinowski+Fritz, NIPS 2014] • 類似用語：Visual Turing Test [Malinowski+Fritz, 2014]

53. VQA: Visual Question Answering • ビジュアル質問応答を分野として確立 – ベンチマークデータセットの提供 – ベースとなるパイプラインでの実験 • ポータルサイトも運営 – http://www.visualqa.org/ – 国際コンペティションも開催 [Antol+, ICCV 2015] What color are her eyes? What is the mustache made of?

54. VQA Dataset AMT で質問と回答を収集 • 10万超の実画像、3万超のアニメ調画像 • 計70万弱の質問＋それぞれ10の模範回答

55. VQA=多クラス分類問題表現ベクトル𝑍𝐼+𝑄以降は通常のクラス識別質問文𝑄 What objects are found on the bed? 応答𝐴 bed sheets, pillow 画像𝐼 画像特徴量 𝑥𝐼 質問特徴量 𝑥 𝑄 統合された表現ベクトル 𝑧𝐼+𝑄

56. その後の展開「統合された表現ベクトル 𝑧𝐼+𝑄」の工夫 • VQA [Antol+, ICCV 2015]：そのまま直列に並べる • 「和」グループ例 Attentionで重みづけ和をとった画像特徴と質問特徴を単純に足す [Xu+Saenko, ECCV 2016] • 「積」グループ例双線形積とフーリエ変換を組み合わせる [Fukui+, EMNLP 2016] • 「和」と「積」のハイブリッド例要素毎の積と要素毎の和を直列に並べる [Saito+, ICME 2017] 𝑧𝐼+𝑄 = 𝑥𝐼 𝑥 𝑄 𝑥𝐼 𝑥 𝑄 𝑥𝐼 𝑥 𝑄𝑧𝐼+𝑄 = 𝑧𝐼+𝑄 = 𝑧𝐼+𝑄 = 𝑥𝐼 𝑥 𝑄 𝑥𝐼 𝑥 𝑄

57. VQA Challenge コンペティション参加チームの解答例から Q: What is the woman holding? GT A: laptop Machine A: laptop Q: Is it going to rain soon? GT A: yes Machine A: yes

58. VQA Challenge コンペティション参加チームの解答例から Q: Why is there snow on one side of the stream and clear grass on the other? GT A: shade Machine A: yes Q: Is the hydrant painted a new color? GT A: yes Machine A: no

59. 視覚・言語融合の最前線5 キャプションからの画像生成

60. キャプションを入力して画像を生成文から鮮明な画像の生成を実現 ↑難しいタスク（下は[Mansimov+, ICLR 2016]の例） ※ 画像の切り貼りは以前から [Hays+Efros, SIGGRAPH 2007]

61. 文からの画像生成＝条件つき生成まずは…Generative Adversarial Networks (GAN) [Goodfellow+, NIPS 2014] • 条件を持たない生成学習手法 • Generator と Discriminator の敵対的学習 • 畳込み層をもつ場合…DCGAN [Radford+, ICLR 2016] Generator 乱数から画像を生成 Discriminator 実画像と生成画像を見分けるはお前が生成したな！

65. 文からの画像生成＝条件つき生成まずは…Generative Adversarial Networks (GAN) [Goodfellow+, NIPS 2014] • 条件を持たない生成学習手法 • Generator と Discriminator の敵対的学習学習が進むと： • 畳込み層をもつ場合…DCGAN [Radford+, ICLR 2016] Generator 乱数から画像を生成 Discriminator 実画像と生成画像を見分けるむむむ…

66. 文で生成結果を変えるには Generator と Discriminator に文を加える・自然な画像・文に沿った画像を生成しようとする・不自然な画像・文に合わない画像を識別しようとする

67. 生成できた画像の例 • 鳥(CUB)/花(Oxford-102)データセット – 約1万の鳥/花画像と5キャプション/画像 – 200種類の鳥/102種類の花 A tiny bird, with a tiny beak, tarsus and feet, a blue crown, blue coverts, and black cheek patch Bright droopy yellow petals with burgundy streaks, and a yellow stigma

68. その後の展開 StackGAN [Zhang+, 2016] • 2段階のGANからなるモデル • 1段目でぼやっとした画像を生成、2段目で高解像+詳細化

69. キャプションからの画像生成 This bird is blue with white and has a very short beak. (この鳥は白の入った青色で、とても短いくちばしをもっています。) This flower is white and yellow in color, with petals that are wavy and smooth. (この花は白と黄色で、波打った滑らかな花びらをもっています。) [Zhang+, 2016]

70. キャプションからの画像生成 This bird is blue with white and has a very short beak. (この鳥は白の入った青色で、とても短いくちばしをもっています。) This flower is white and yellow in color, with petals that are wavy and smooth. (この花は白と黄色で、波打った滑らかな花びらをもっています。) [Zhang+, 2016] 鳥/花に特化したデータセットでの結果 →一般的な画像を生成するにはより一層のブレイクスルーが必要

71. まとめ • Deep Learning による視覚・言語融合を俯瞰 1. 画像キャプション生成 2. 動画キャプション生成 3. 言語横断 4. 画像に関する質問への応答 5. キャプションからの画像生成 • Deep Learning の貢献 – 上記研究課題自体は Deep Learning 以前も存在 – 画像、動画、自然言語処理技術の共通化 – 認識と生成の精緻化視覚×言語の新たなステージへ

Deep Learning による視覚×言語融合の最前線

祥孝 牛久

Deep Learning による視覚×言語融合の最前線

祥孝牛久