SMA :Structured Multimodal Attentions for TextVQA --- 论文阅读笔记

Paper : https://arxiv.org/abs/2006.00753

SMA 首先使用结构图表示去编码图像中的 object-object，object-text 和 text-text 之间的关系，然后使用一 个多模态图注意力网络去理解，最后，由全局-局部注意回答模块处理来自上述模块的输出，以迭代地产生包含OCR和固定词汇的答案。

Pipeline

SMA 模型对具有多种关系类型的图进行推理。

1. Question Self-Attention Module 把问题分解为六个子组件，包括 objects, object-object relations, object-text relations, texts, text-text relations and text-object relations。
2. 使用 objects/text 节点构建一个 role-aware graph。节点之间的连接由相对距离决定。使用 question-conditioned graph attention module 更新这个图。在 SMA 中，没有使用整个问题指导图更新，只是使用了确定类型的问题组件更新对应的图组件。例如，与问题相关的 object 只更新object 节点，与问题相关的 object-text 只更新 object-text 边。
3. 使用 global-local attentional module 产生一个不定长的答案。

Question Self-Attention Module

使用问题序列生成自注意权重，用于生成以问题为条件的 object 和 text 特征；和 6 个分解后的问题特征，用来指导 question conditioned graph attention.

因为问题 $Q$ 不仅包含 object 和 text 节点信息，也包含他们之间的 4 类关系 ( object-object, object-text, text-object, text-object )，此模块把问题分解为 6 个子组件。

给定 $T$ 个单词 $q=\{q_t{\}}_{t=1}^T$ 的问题 $Q$ ，首先使用预训练的 BERT 把单词嵌入到特征序列 $\{e_t{\}}_{t=1}^T$ 中获得 $\{{\mathbf{x}}_t^{bert}{\}}_{t=1}^T$。然后使用 6 个单独的带有 softmax 层的双层 MLP 生成 6 组注意力权重，例如 $\{a_t^o{\}}_{t=1}^T,\{a_t^{oo}{\}}_{t=1}^T,\{a_t^{ot}{\}}_{t=1}^T,\{a_t^t{\}}_{t=1}^T,\{a_t^{tt}{\}}_{t=1}^T,\{a_t^{to}{\}}_{t=1}^T$ 。使用这些权重计算 6 个 $\{{\mathbf{x}}_t^{bert}{\}}_{t=1}^T$ 的注意力权重和：$s^o,s^{oo},s^{ot},s^t,s^{tt},s^{to}$，为分解后的问题表示 object 节点，object-object ( oo ) 边，object-text ( ot ) 边，text 节点，text-text ( tt ) 边缘和 text-object ( to ) 边缘。以 $\{a_t^o{\}}_{t=1}^T$ 和 $s^o$ 作为例子：
$$a_t^o=\frac{\exp (ML{P}_{obj}^a({\mathbf{x}}_t^{bert}))}{{\sum }_{i=1}^T\exp (ML{P}_{obj}^a({\mathbf{x}}_t^{bert}))},t=1,...,T;s^o=\sum _{t=1}^T{a}_t^o{\mathbf{x}}_t^{bert}\text{\hspace{1em}(1)}$$
使用分解后的问题特征指导 question conditioned graph attention 。

还学习了分解后的子组件的两组自注意力权重，即 $\{w^o,w^{oo},w^{ot}\},\{w^t,w^{tt},w^{to}\}$，其中每个 $w$ 是一个标量。 它们计算如下:
$$w^{o,oo,ot}=\frac{1}{Z^{obj}}\exp ({\mathbf{W}}_w^{o,oo,ot}\mathbf{s}),w^{t,tt,to}=\frac{1}{Z^{text}}\exp ({\mathbf{W}}_w^{t,tt,to}\mathbf{s}),\text{\hspace{1em}(2)}$$
其中 $\mathbf{s}=\frac{1}{T}{\sum }_{t=1}^T{\mathbf{x}}_t^{bert},Z^{obj}=\exp ({\mathbf{W}}_w^o\mathbf{s})+\exp ({\mathbf{W}}_w^{oo}\mathbf{s})+\exp ({\mathbf{W}}_w^{ot}\mathbf{s}),Z^{text}=\exp ({\mathbf{W}}_w^t\mathbf{s})+\exp ({\mathbf{W}}_w^{tt}\mathbf{s})+\exp ({\mathbf{W}}_w^{to}\mathbf{s})$ 在某种程度上，这些权重扮演着先验概率的角色，因为它们只能通过问题来计算。 两组问题自注意力权重将分别用于生成以问题为条件的 object 和 text 特征 ${\mathbf{g}}_{obj}$ 和 ${\mathbf{g}}_{text}$

Question Conditioned Graph Attention Module

生成并理解一个 objects 和 texts 的异构图

Role-aware Heterogeneous Graph Construction

‘Role’ 表示节点的类型。首先构建一个节点为 objects 和 texts 的异构图，边表示在两个特殊节点之间的关系，每一个节点可以连接 5 个 object 节点和 5 个 text 节点，边可以分为四种类型表示不同的 role : object-object, object-text, text-text, text-object 。以构建 object-object 边为例，对于 object 节点 $o_i$ ，对剩下的 object 根据它们到 $o_i$ 的空间距离排序，把排名前 5 的 object 节点作为邻居 ${\mathcal{N}}_i^{oo}$。根据它们的相对位置关系建立两个节点的边的关系。$o_i$ 的位置表示为 $[x_i^c,y_i^c,w_i,h_i]$ (中心坐标，高，宽)，另一个节点 $o_j$ 的位置表示为 $[x_i^{tl},y_i^{tl},x_j^{br},y_j^{br},w_j,h_j]$ ( 左上角坐标，右下角坐标，宽，高 )，然后它们的边关系为 ${\mathbf{e}}_{ij}=[\frac{x_j^{tl}-x_i^c}{w_i},\frac{y_j^{tl}-y_i^c}{h_i},\frac{x_j^{br}-x_i^c}{w_i},\frac{y_j^{br}-x_i^c}{h_i},\frac{w_j\cdot h_j}{w_i\cdot h_i}]$

Question Conditioned Graph Attention

使用分解的问题特征 $\mathbf{s}$ 来理解 role-aware graph 。把当做一个注意力机制。用不同的问题特征根据它们的角色 ( role ) 更新图的不同部分。例如，使用与 object 相关的问题特征 ${\mathbf{s}}^o$ 指导 object 节点的注意力权重，使用 ${\mathbf{s}}^{to}$ 指导 text-object 边的注意力权重。分别计算图中 6 个角色的注意力权重：object 节点 ( ${\mathbf{p}}^o$ )，text 节点 ( ${\mathbf{p}}^t$ )，object-object 边 ( ${\mathbf{p}}^{oo}$ )，object-text 边 ( ${\mathbf{p}}^{ot}$ )，text-text 边 ( ${\mathbf{p}}^{tt}$ )，text-object 边 ( ${\mathbf{p}}^{to}$ )，可以写成
$${\mathbf{p}}^m={\text{Att}}_m(\{{\mathbf{x}}^{obj}\},\{{\mathbf{x}}^{text}\},\{{\mathbf{e}}^{ij}\},{\mathbf{s}}^m)\text{\hspace{1em}(3)}$$
${\text{Att}}_m$ 是使用问题特征和图中特殊的节点/边计算注意力权重的注意力机制，$m=\{o,oo,ot,t,tt,to\}$。

1. object 节点注意力权重 object 表示为 2048 维的外形特征 $\{{\mathbf{x}}_{fr,i}^o{\}}_{i=1}^N$ 和相对位置坐标 $\{{\mathbf{x}}_{bbox,i}^o{\}}_{i=1}^N$ ，在 ${\mathbf{s}}^o$ 的指导下计算 object 节点的注意力权重 :
   $$\{\begin{array}{ll}& {\hat{\mathbf{x}}}_i^{obj}=\text{LN}({\mathbf{W}}_{fr}^o{\mathbf{x}}_{fr,i}^o)+\text{LN}({\mathbf{W}}_b^o{\mathbf{x}}_{bbox,i}^o),\\ & p_i^{o^{\prime }}={\mathbf{w}}_o^{\top }[\text{ReLU}({\mathbf{W}}_s^o{\mathbf{s}}^o)\circ \text{ReLU}({\mathbf{W}}_x^o{\hat{\mathbf{x}}}_i^{obj})],\\ & p_i^o=\exp (p_i^{o^{\prime }})/{\sum }_{j=1}^N\exp (p_j^{o^{\prime }}),i=1,...,N,\end{array}\text{\hspace{1em}(4)}$$
   其中 $\text{LN}(\cdot )$ 是层正则化，${\mathbf{W}}_{\ast }^{\ast },{\mathbf{w}}_{\ast }$ 是要学习的线性转换参数。最后，获得 object 节点的注意力权重 ${\mathbf{p}}^o=\{p_i^o{\}}_{i=1}^N$

2. text 节点注意力权重 与 M4C 相似，使用多个特征的结合丰富 OCR 的表示。300 维的 FastText 特征 $\{{\mathbf{x}}_{ft,i}^t{\}}_{i=N+1}^{N+M}$，2048 维的外形特征 $\{{\mathbf{x}}_{fr,i}^t{\}}_{i=N+1}^{N+M}$ ，604 维的 PHOC 特征 $\{{\mathbf{x}}_{p,i}^t{\}}_{i=N+1}^{N+M}$ ，4 维的边框特征 $\{{\mathbf{x}}_{bbox,i}^t{\}}_{i=N+1}^{N+M}$ ，除此之外还有 512 维的 CNN 特征 $\{{\mathbf{x}}_{tr,i}^t{\}}_{i=N+1}^{N+M}$ ( 来自于 RecogCNN ) 。 在 ${\mathbf{s}}^t$ 的指导下计算 text 节点的注意力权重 :
   $$\{\begin{array}{ll}& {\hat{\mathbf{x}}}_i^{text}=\text{LN}({\mathbf{W}}_{ft}^t{\mathbf{x}}_{ft,i}^t+{\mathbf{W}}_{fr}^t{\mathbf{x}}_{fr,i}^t+{\mathbf{W}}_p^t{\mathbf{x}}_{p,i}^t+{\mathbf{W}}_{tr}^t{\mathbf{x}}_{tr,i}^t)+\text{LN}({\mathbf{W}}_b^t{\mathbf{x}}_{bbox,i}^t),\\ & p_i^{t^{\prime }}={\mathbf{w}}_t^{\top }[\text{ReLU}({\mathbf{W}}_s^t{\mathbf{s}}^t)\circ \text{ReLU}({\mathbf{W}}_x^t{\hat{\mathbf{x}}}_i^{text})],\\ & p_i^t=\exp (p_i^{t^{\prime }})/{\sum }_{j=N+1}^{N+M}\exp (p_j^{t^{\prime }}),i=N+1,...,N+M,\end{array}\text{\hspace{1em}(5)}$$

   最后，获得 text 节点的注意力权重 ${\mathbf{p}}^t=\{p_i^t{\}}_{i=N=1}^{N+M}$

3. 边的注意力权重 边的注意力权重需要考虑两个节点之间的关系，以计算 object-object 的注意力权重 ${\mathbf{p}}^{oo}$ 为例，其他的类似。主要有两步，首先，计算所有连接节点 $o_i$ 的边的注意力权重 ${\mathbf{q}}_i^{oo}=\{q_{ij}^{oo}{\}}_{j\in {\mathcal{N}}_i^{oo}}$
   $$\{\begin{array}{ll}& {\hat{\mathbf{x}}}_{ij}^{oo}={\text{f}}^{oo}([{\mathbf{e}}_{ij};{\hat{\mathbf{x}}}_i^{obj}]),\\ & q_{ij}^{o{o}^{\prime }}={\mathbf{w}}_{oo}^{\top }[\text{ReLU}({\mathbf{W}}_s^{oo}{\mathbf{s}}^{oo})\circ \text{ReLU}({\mathbf{W}}_x^{oo}{\hat{\mathbf{x}}}_{ij}^{oo})],\\ & q_{ij}^{oo}=\exp (q_{ij}^{o{o}^{\prime }})/{\sum }_{k\in {\mathcal{N}}_i^{oo}}\exp (q_{ik}^{o{o}^{\prime }}),j\in {\mathcal{N}}_i^{oo},\end{array}\text{\hspace{1em}(6)}$$
   ${\text{f}}^{oo}$ 是一个 MLP，编码初始化 $oo$ 边特征 ( 由关系特征 ${\mathbf{e}}_{ij}$ 和连接节点特征 ${\hat{\mathbf{x}}}_i^{obj}$ 拼接 )，边的注意力权重 ${\mathbf{q}}_i^{oo}$ 。然后，计算所有 object 节点的 $oo$ 边的注意力权重
   $$\{\begin{array}{ll}& {\tilde{\mathbf{x}}}_i^{oo}={\sum }_{j\in {\mathcal{N}}_i^{oo}}{q}_{ij}^{oo}{\hat{\mathbf{x}}}_{ij}^{oo},\\ & p_i^{o{o}^{\prime }}={\mathbf{w}}_{o{o}^{\prime }}^{\top }[\text{ReLU}({\mathbf{W}}_s^{o{o}^{\prime }}{\mathbf{s}}^{oo})\circ \text{ReLU}({\mathbf{W}}_x^{o{o}^{\prime }}{\tilde{\mathbf{x}}}_i^{oo})],\\ & p_i^{oo}=\exp (p_i^{o{o}^{\prime }})/{\sum }_{j=1}^N\exp (p_j^{o{o}^{\prime }}),i=1,...,N,\end{array}\text{\hspace{1em}(7)}$$
   ${\tilde{\mathbf{x}}}_{ij}^{oo}$ 是以问题为条件的节点$o_i$ 的 $oo$ 边的特征。使用相同的方法计算 ${\mathbf{p}}^{ot},{\mathbf{p}}^{tt},{\mathbf{p}}^{to}$ 。

Weighting Module

每个 object 和 text 节点通过图注意力模块输出三个注意力权重。每个 object 节点 $o_i$ ，都有 $p_i^o,p_i^{oo},p_i^{to}$ ；每个 text 节点 $t_i$ ，都有 $p_i^t,p_i^{tt},p_i^{to}$ 。使用问题自注意力权重和它们结合，每一个 object 节点，最终的权重分数通过三部分的权重和计算：
$${\alpha }_i^o=w^o{p}_i^o+w^{oo}{o}_i^{oo}+w^{ot}{p}_i^{ot},i=1,...,N,\text{\hspace{1em}(8)}$$
每一个 text 节点最终的权重：
$${\alpha }_i^t=w^t{p}_i^t+w^{tt}{o}_i^{tt}+w^{to}{p}_i^{to},i=1,...,N,\text{\hspace{1em}(9)}$$
注意 ${\sum }_{i=1}^N{\alpha }_i^o=1$，因为 $w^o+w^{oo}+w^{ot}=1,{\sum }_{i=1}^N{p}_i^o=1,{\sum }_{i=1}^N{p}_i^{oo}=1,{\sum }_{i=1}^N{p}_i^{ot}=1$ 。也有 ${\sum }_{i=N+1}^{N+M}{\alpha }_i^t=1$ 。权重 $\{{\alpha }_i^o{\}}_{i=1}^N$ 和 $\{{\alpha }_i^t{\}}_{i=N+1}^{N+1}$ 计算了 object/text 节点和问题的相关性，用来生成以问题为条件的 object 和 text 特征：
$${\mathbf{g}}_{obj}=\sum _{i=1}^N{\alpha }_i^o\cdot {\hat{\mathbf{x}}}_i^{obj},{\mathbf{g}}_{text}=\sum _{i=N+1}^{N+M}{\alpha }_i^t\cdot {\hat{\mathbf{x}}}_i^{text}\text{\hspace{1em}(10)}$$

Global-Local Attentional Answering Module

全局图特征 ${\mathbf{g}}_{obj}$ 和 ${\mathbf{g}}_{text}$ 不是直接和全局问题特征 ${\mathbf{s}}^o,{\mathbf{s}}^{oo},{\mathbf{s}}^{ot},{\mathbf{s}}^t,{\mathbf{s}}^{tt},{\mathbf{s}}^{to}$ 融合，而是通过和局部的 OCR 节点嵌入输入到 transformer 的答案模块中进行更新。与 object 相关的和与 text 相关的问题特征拼接在一起：
$${\overline{\mathbf{s}}}^o=[s^o;s^{oo},s^{ot}],{\overline{\mathbf{s}}}^t=[s^t,s^{tt},s^{to}]\text{\hspace{1em}(11)}$$
${\overline{\mathbf{s}}}^o,{\overline{\mathbf{s}}}^t,{\mathbf{g}}_{obj},{\mathbf{g}}_{text}$ 是一起输入到 transformer 层，更新为 ${\tilde{\mathbf{s}}}^o,{\tilde{\mathbf{s}}}^t,{\tilde{\mathbf{g}}}_{obj},{\tilde{\mathbf{g}}}_{text}$ 。

然后，我们将更新的特征 ${\tilde{\mathbf{g}}}_{obj}$ 和 ${\tilde{\mathbf{g}}}_{text}$ 与它们各自的问题表示形式融合在一起，如下所示
$${\mathbf{g}}_{OBJ}={\tilde{\mathbf{g}}}_{obj}\circ {\tilde{\mathbf{s}}}^o,{\mathbf{g}}_{TEXT}={\tilde{\mathbf{g}}}_{text}\circ {\tilde{\mathbf{s}}}^t\text{\hspace{1em}(12)}$$
在第一步预测答案概率 ${\mathbf{p}}_{ans}^1$
$${\mathbf{p}}_{ans}^1={\text{f}}_{pred}({\mathbf{W}}_g[{\mathbf{g}}_{OBJ};{\mathbf{g}}_{TEXT}]),\text{\hspace{1em}(13)}$$
${\text{f}}_{pred}$ 是一个两分支分数函数，它解决了 TextVQA 任务中答案可能是动态文本在不同问题中发生变化的难题。答案空间是两部分的结合：一个包含 5000 个词的固定词典和从每个特定的图像中提取的动态 OOV OCR tokens。两个分支计算各自的分数。一个分支是一个简单的线性层，把输入映射到 5000 维的分数向量，另一个分支计算输入和每一个更新的 OCR 嵌入的点积。然后两个分支的分数拼接在一起，选择最高的分数作为结果。

在第一步，融合特征的拼接作为输入，在剩下的步骤，使用前一个更新的输出作为输入迭代解码：
$${\mathbf{p}}_{ans}^t={\text{f}}_{pred}({\mathbf{g}}_{dec}),t=2,...,T,\text{\hspace{1em}(14)}$$
其中 ${\mathbf{g}}_{dec}$ 是以前一个输出 ${\mathbf{g}}^{dec}$ 作为输入的答案模块的输出。如果前一个输出来自于 OCR，则 ${\mathbf{g}}^{dec}$ 是 OCR 嵌入，然后输入到答案模块。否则，通用词汇表的相应线性层权重将变为 ${\mathbf{g}}^{dec}$ 。我们还将位置嵌入和类型嵌入添加到解码输入中，其中类型嵌入表示此输入是固定词汇还是OCR token。

Experiments

在 TextVQA 上的结果

使用 GT OCR 在 TextVQA 上的结果

在 ST-VQA 上的结果