Multistage Fusion with Forget Gate for Multimodal Summarization in Open-Domain Videos 阅读笔记

介绍

这篇文章是 对一个长视频 得到一个摘要， 是属于多模态的论文.

模型结构

模型总体结构如图， 还是非常易懂的 经典双线程， 其中两个模态有交叉（信息交换）的地方，模型总体还算简单

特征初步提取

• video

  ResNeXt-101 3D convolutional neural network 提取视频的16帧 ， 然后 加入一个位置嵌入position embeddings

• text

  使用两种方式

  • 每个单词 使用 biGRU得到单词 embedding
  • 每个单词 使用 bTransform得到单词 embedding

特征融合

文中提出一个 Cross Fusion Generator， 用于将两个模态有意义的信息进行融合， 它可以将将一个模态编码到另一个模态中， 我们使用两个CFG，一个是从text 编码到video（T2VFG）， 另一个是 video编码到text（V2TFG）。 其思想是由 计算两个序列的亲和度矩阵所启发的，当然现在用的不是这种方法， 下面分别介绍 这两个

Text-to-video Fusion Generator

这里其实也是运用了我们的 Attention Q K V 是不同模态 ， 也就是mulitmodal-Attention

我们可以看到下面的计算公式

应该是 Q 是 text KV 是video

QT 代表的就是 Attention 的 Q的意思， T代表的是被encoder的模态

Video-to-Text Fusion Generator (V2TFG).

同理， 这个则是 Q是 video； K V 是 text

Fusion Forget Gate

提出此机制的目的就是为了处理噪声， 因为前面的CFG不能很好的抑制噪声， 所以提出融合遗忘门机制

FFG读取原始模态信息以及从其他模态得到的适配信息，并确定适配信息是否为噪声并且匹配原始模态。这一步的目的应该就是去噪声， 也就是说从其他模态的得到的信息可能有很多噪声， 需要和原有的比较来去除一些噪声

具体细节如下

• 把两个输入的向量（原始（source）， 加入其他模态（target）） 拼接 输入到线性层 接上 solfmax 激活 得到 遗忘向量

• target 也输入到相同的线性层得到记忆向量
  

• 两个矩阵进行点乘即可 Tgen 表示target

Feature-Level Fusion

就是将原来提取的特征和 多模态交互的特征进行融合， 进行进一步的提取

Hierarchical Fusion Decoder

因为我们最终是要得到一个文本的， 所以光提取特征还是不够的， 我们需要把特征decoder 出一个文本向量（word embedding）， 也类似于一个翻译过程

由 多层次Attention 启发，

翻译的decoder 使用前面的RNN 或者 Transformer， 我们都知道翻译每一个词都会得到一个ht ，对每个时间的 ht 和 前面得到的两个模态的融合特征， 进行Attention 最终的一个特征表示， 然后进行decoder

实验结果

实验结果可以看出 效果还是不错的

论文评价和思考

• 这种遗忘门机制 听起来很高深， 但是看论文的描述其实实现也非常简单， 应该就是利用线性层操作的， 感觉稍微有点名不副实， 也可能是我看的不够深入吧， 过几天可能要看看LSTM的遗忘门和GRU的这些遗忘机制， 来比较一下
• Mulit-modal Attention 果然还是要用上的！！， 在之前的ACL2020 的几篇多模态论文 （包括多模态图像检索等）双模态融合都用上这些， 应该是个趋势， 但是可能有很多都已经被用完了。