图文结合-imagebert

本周看了一篇图文结合的论文，由于论文的代码并没有开源，所以看的比较粗，但是在对多模态的处理方式上，还是有多借鉴的地方

论文信息

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2001.07966

主要内容

本文的对象是预训练模型，所以其重点有：

• 预训练的任务
• 模型的输入方式
• 预训练的策略
• 微调

（1）预训练的任务

既然是预训练模型，那么开头肯定是确定预训练的任务。对于图文结合，什么样的预训练任务可以将两种模态的信息尽可能交互呢

按照我们常规的思路就是，先将文本与图像分开编码，饭后使用attention实现两者的交互，这就是双流模型的主要思想，模型的结构会在后文介绍

但本文的思想略有不同，按照作者的想法是希望可以在输入阶段就把图像-文本的输入合并，然后直接使用attention对合并后的输入进行编码交互，实现模态交互

本文设计的预训练任务为：

• 文本

  • masked language modeling：也就是mlm

    其loss计算公式如下：

    其中 表示输入的序列， 表示经过cross-attention后输出的序列， 表示被mask的token， 表示没有被mask，loss有每个 对计算， 表示训练集

• 图像

  • masked object classification：MOC，具体来说就是一个分类任务，分类的对象是图片，并且和文本一样，对图片进行了15%的mask（90%使用mask token代替，10%保持不变）

    其标签使用的是faster-cnn提取的图片的roi特征，目标是预测被mask的图片的token，损失函数使用的是交叉熵

    loss的计算公式如下：

  • Masked Region Feature Regression：MRFR，对图片mask区域的embedding进行回归，使用L2做为损失函数，相比于MOC可以做的更加精确，其计算公式为：

    其中， 表示需要回归的目标， 表示用fc层将ROI特征转化为向量表示

• 文本-图像

  • Image-Text Matching：ITM，学习文本-图片的对齐性。对每个训练样本，随机采样图片的文本负例和文本的图片负例，生成负的训练数据。用[CLS]做为模型输入序列的第一个token，同时使用fc层去获得文本-图片的相似度得分。该任务使用的是二分类的loss，计算公式如下：

    其中 表示经过fc层后的文本-图片相似度得分

以上就是预训练的全部任务，一个文本，两个图片，一个多模态，其中图片分别使用分类和回归做为任务，其中分类任务是token级别的，回归任务是embedding级别的，作者为了证明这样做的合理性，也给MRFR做了消融实验，结果如下：

下面的实验是使用了MRFR的，这个实验是一个zero-shot，可以看到加入MRFR后，提升还是比较大的，作者由此得出的结论是：对图片任务，添加harder任务，有利于文本-图片多模态的最后结果

（2）模型的输入方式

上面我们知道了整个预训练有哪些任务，现在我们回头看看，需要怎么对输入进行处理

对于多模态模型，输入是一个非常重要的特点。单以图文结合来说，根据输入方式的不同，模型可以分为两类，单流模型和双流模型。

其中单流模型表示输入方只有一条线，也就是图像和文本合并在一起输入；双流模型则表示图像和文本分开输入。如下图所示：

本片论文使用的就是单流的方式，先对文本特征与图片特征拼接，然后输入一个encoder，后面就使用bert对编码进行一系列得变换，最后根据预训练任务对参数进行更新

其中，对于文本正常处理；对于图片则需要进行一些变换，具体步骤如下：

• 使用faster-rcnn提取图片的roi特征
• 将ROI特征编码为序列并与文本序列合并

如下图所示，为imagebert的结构图

可以看到，输入一共分成三个部分，Linguistic Embedding、Segment Embedding和Sequence Position Embedding。

• sequence Position Embedding：整个序列的位置编码，可以看到作者给了图片一个模糊的位置编码，全部用1表示，而文本则正常。作者解释为，图片的ROI特征之间是没有顺序的，并且图片的坐标信息在Linguistic Embedding就已经加入了，而且，Segment Embedding已经起到了区分图片和文本的作用，所以这里只是起到一个同一向量维度的作用

• Segment Embedding：用于区分图片和文本

• Linguistic Embedding：这个输入就想对复杂点，不过也仅仅局限于图片的输入，文本的输入照常。其中需要先提取图片的ROI特征，然后加上位置信息，position Embedding的计算方式如下：

  可以注意到，这个公式里 ，这部分表示该ROI区域在相对于整个图像的比例，我是觉得这里应该是作者笔误了， 很明显就是一个负数，比例一般都是整数才对，所以我觉得应该是

  其中， 和 ROI区域的左上和右下两个顶点的坐标

  同时，可以看到图片中还有一个Image Embedding，应该是faster-rcnn提取得到的

（3）预训练策略

本文使用了与以往不同的预训练策略，作者称其为两阶段预训练。作者说这样做的原因是他们收集了很多的数据集，而不同的数据集有着不同的来源、不同的质量以及不同的噪声。为了更好的利用这些数据集，所以提出了多阶段的预训练策略

作者说明，为了使得预训练模型更加适合下游任务，应该先使用一个大范围的、out-of-domain数据来训练，然后使用小范围的、domain的数据来训练。有没有发现和我们平时的做法很像，就是用领域内的数据对bert进行一波预训练

更具体的，作者在预训练的第一阶段使用的数据集是LAIT（它们自己做的数据集，据说数据集的名声比模型本身还大），然后第二阶段使用的是其他公共数据集（CC+SBU，这两个数据集应该是领域内的公共数据集）。

作者对此也做了实验验证

可以看到，使用两阶段的效果好很多

（4）微调

作者的下游任务选择的是图文检索，在数据集MSCOCO和Flickr 30k上进行。微调任务在输入上是没有mask的，模型的训练目标是图片-文本匹配和文本-图像匹配

作者实验了三个不同的loss函数，分别是Binary classification Loss、Multi-class Classification Loss和Triplet Loss

• Binary classification Loss：这里比较简单，每个样本对 对应的标签就是01

• Multi-class Classification Loss：这是扩大正负样本之间的边距的最广泛使用的损失。对每个正样本对，采样 个负样本对，然后以 对样本对的第一个token的正确性，使用CE来计算损失函数

• Triplet Loss：之前看到这个loss还是在sbert，最大化正样本和最难负样本之前的区别。最难负样本的下式给出

  其中 表示Multi-class Classification Loss中计算的样本对的相似度得分

  loss的计算公式为：

实验结果为：

可以看到二分类就是最好的了，可能是图片-文本检索任务想对简单，目标清晰，果于复杂的loss反而让分类的边界不够清晰

（5）其他实验

作者也做了很多其他的实验

零样本实验：

下游任务中的参数调节实验

测试集的大小不同造成的结果差很多，多半是以下原因：

• 测试集过大，训练集就小了，导致模型的训练越发不充分
• 采样的方式，可能使用了不同的采样方式，导致测试集的分布有所改变，同样的训练集的分布也有所改变

第一部分是一个是否使用图片的全局特征的实验，作者任务ROI的提取只使用了图片的局部特征，所以希望看看结合图片的全局特征后，对效果是否有提升。作者使用了三个不同的网络来提取全局信息，CNN、Res和GoolgeNet。但是，事实证明，加入全局信息后起负向作用。

相关思考

总的来说，这篇文章对多模态还是很有想法的，之前很多模型处理多模态是分开编码、编码交互的方式，这篇文章则是分开预处理、合并输入、编码的方式。

在我看来，单流模式应该是比双流模式更加符合多模态的形式。双流模式仅仅是在编码层进行交互，给人的感觉就是：多模态就是把不同模态的数据编码，然后用一个cross-attention交互就可以了。这显然是一种没怎么经过思考的方法，各个模态之间的处理非常粗糙，给人一种多模态就是大杂烩的感觉

单流模式，则是在输入部分对每个模态的输入进行合并，构成一个多模态输入，然后经过一个编码器对该输入进行处理。单从直觉上感觉这种方式更加合理点

总结下这篇论文：

• 图片与文本输入的融合
• 两阶段预训练
• 多模态预训练任务的定义