前言废话，作者说把代码公布在gitub上，但是迟迟没有公布，我发邮件询问代码情况，邮件也迟迟不回，表示很尴尬。。虽然种种这些，但是工作还是好工作，这个没的黑，那我们今天就来详细的介绍这篇文章。
导论：不了解caption的童鞋可以去看下这两篇知乎专栏：
一：摘要
作者提出了一个新的attention模型，这个模型与以往的区别在于，不仅考虑了状态与预测单词之间的关系，同时也考虑了图像区域与单词，状态之间的两两关系，好处嘛，就是信息考虑的更加全面，考虑的全面总归不是坏事啦~~。
二：baseline
这个图像生成文本的baseline，现在基本就是建立在谷歌的NIC模型上，思路是这样：用预训练好的卷积神经网络参数抽取图像特征，这个是编码部分，然后这个特征作为图像的初始状态，用RNN生成单词，这个是解码部分。示意图如下：（画的有点丑，请轻喷~~）
一张照片的损失函数其实就是一个logistic 回归，所有batch 那就是这些损失函数之和。 跟新状态的g 函数，一般就是用一个MLP 模型。当然RNN网络也可以换成和他功能相近的网络比如LSTM ，BLSTM 问题不大。
三：本文的损失函数
3.1 建立了一个联合概率分布：
其中已经生成的单词：为在时刻t观察到的图像区域。
为RNN的内部状态。
下面是这篇文章的精华部分，我就不妄加翻译了：
大家可以看，baseline中的换成了
，这就表示和图像区域扯上了关系，但是具体怎么扯上的呢，这就需要这两两之间的关系了。第一个得分是状态与生成单词之间的关系，第二个是图像区域与生成单词之间的关系，第三个是状态与图像之间的关系，这个第三个关系也就是attention所要解决的问题。后面两个我们不管他，就是个bias.
公式1，我是这样理解的，所有区域生成单词的可能性加起来就形成了在状态下生成单词的可能性。
公式2，生成某一个单词的所有区域加起来，就是我们需要的attention 感兴趣的概率。
公式3，这就是attention的模型，状态h下对图像某一区域感兴趣的概率。
公式4，状态更新机制，生成单词与感兴趣图像区域反馈RNN状态。
整个流程图如下：
四：Areas of attention的获取
4.1 Activiation grid:
类似于这样：
强制划分图像区域。当然这样显得有点粗糙。
4.1 object proposals
用目标检测的方法把每一个目标的给标出来，我们人为它是目标实例。
4.3 Spatial transformers
这一块说实话我认为是作者故意加篇幅的，本质上没有什么创新，简单来时是研究卷积神经网络的旋转，平移不变性，以前主要的都是通过数据增强的方法，强制去学习特征，而这个方式是加了一层trick，这样就有效的解决了这个问题。
具体的大家可以参考这篇博文：Spatial transformers
4.4 关注区域选择总结
5 总结
工作是个好工作，没代码，不开心。。。哈哈，祝大家周末愉快~~~！