图文结合-ViLT

本文介绍一篇图文结合的论文ViLT，论文发布于2021年

论文信息

论文题目：

ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2102.03334

代码地址：

https://github.com/dandelin/vilt

主要内容

ViLT以一种统一的方式处理两种模态的信息。其优势在于：

• 使用transformer处理视觉特征，丢弃了原始的单独处理视觉特征的模块，显著优化了运行时间
• 在预训练过程中使用了whole word masking和图像增强技术，进一步提高了下游任务的表现
• 单流模型，使用基于多层transformer结构的交互层，实现不同模态的深层交互

作者认为，早先的图文结合工作，将重心放在图片特征提取与编码上，而且对于文本与图像之间的交互都停留在浅层。这样，也许会在某些任务上取得不错的结果，但是在另一些任务（如NLVR）上的表现则相当差。因此，本文提出的ViLT提出了使得文本和图像在更深层次进行交互的方法。

作者梳理了相关工作的情况，如下图所示：

其中，$fi{g}_a$的典型代表有：VSE(2017)和SCAN(2018)；$fi{g}_b$的典型代表有CLIP(2021)；$fi{g}_c$则是最近图文结合模型选择最多的方式；$fi{g}_d$是本文提出的模型ViLT的方式。

ViLT是一个单流模型，作者认为双流模型引入了额外参数。在处理视觉特征上，ViLT使用patch projection的方式来代替区域或网格特征。

1、模型结构

ViLT的模型结构如下：

从图中可以看到，文本用0表示，图像用1表示，然后根据各自的位置得到其位置ids，并且，文本的预处理仅一个word embedding，图像的预处理也仅有分patch和linear projection（更具体地，其实是一个卷积层，不过卷积本来也是线性变换，所以说线性层也不错）。最后将concat的向量输入交互层，通过transformer实现模态信息的深层交互。

其中，对于transformer层的参数，作者并没有使用BERT去初始化，而是直接使用ViT初始化，这样在初始化时就可以引入视觉信息，使得即使没有复杂的视觉编码器，也能很好的学习视觉信息。ViT在结构上与BERT的不同在于，BERT的LN在MSA和MLP后面，ViT的LN在它们的前面。

模型的计算流程如下：

$\overline{t}=[t_{class};t_{1}T;\cdot \cdot \cdot ;t_{L}T]+T^{pos}$
$\overline{v}=[v_{class};v_{1}V;\cdot \cdot \cdot ;v_{N}V]+V^{pos}$
$z^0=[\overline{t}+t^{type};\overline{v}+v^{type}]$
${\hat{z}}^d=MSA(LN(z^{d-1}))+z^{d-1}$
$z^d=MLP(LN({\hat{z}}^d))+{\hat{z}}^d$
$p=tanh(z_0^D{W}_{pool})$

其中MSA表示多头注意力层，$t$表示文本，$\overline{t}$表示文本的embedding表示，T表示word embedding matrix，$T^{pos}$表示位置向量；v表示分割并flat后的图片，V表示线性层，$V^{pos}$表示图片的位置向量；$t^{type}$与$v^{type}$表示文本图像的模态类型的embedding向量表示，二者与对应的语义向量表征相加后，进行concat得到对应的输入向量。

其中，图片分包后的embedding求取代码为：

class PatchEmbed(nn.Module):
    """ Image to Patch Embedding"""

    def __init__(
        self,
        img_size=224,
        patch_size=16,
        in_chans=3,
        embed_dim=768,
        no_patch_embed_bias=False,
    ):
        super().__init__()
        img_size = to_2tuple(img_size)
        patch_size = to_2tuple(patch_size)
        num_patches = (img_size[1] // patch_size[1]) * (img_size[0] // patch_size[0])
        self.img_size = img_size
        self.patch_size = patch_size
        self.num_patches = num_patches

        self.proj = nn.Conv2d(
            in_chans,
            embed_dim,
            kernel_size=patch_size,
            stride=patch_size,
            bias=False if no_patch_embed_bias else True,
        )

    def forward(self, x):
        B, C, H, W = x.shape
        # FIXME look at relaxing size constraints
        x = self.proj(x)
        return x

transformer模态交互层，一层的代码如下：

class Block(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        dim,
        num_heads,
        mlp_ratio=4.0,
        qkv_bias=False,
        qk_scale=None,
        drop=0.0,
        attn_drop=0.0,
        drop_path=0.0,
        act_layer=nn.GELU,
        norm_layer=nn.LayerNorm,
    ):
        super().__init__()
        self.norm1 = norm_layer(dim)
        self.attn = Attention(
            dim,
            num_heads=num_heads,
            qkv_bias=qkv_bias,
            qk_scale=qk_scale,
            attn_drop=attn_drop,
            proj_drop=drop,
        )
        # NOTE: drop path for stochastic depth, we shall see if this is better than dropout here
        self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0.0 else nn.Identity()
        self.norm2 = norm_layer(dim)
        mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio)
        self.mlp = Mlp(
            in_features=dim,
            hidden_features=mlp_hidden_dim,
            act_layer=act_layer,
            drop=drop,
        )

    def forward(self, x, mask=None):
        _x, attn = self.attn(self.norm1(x), mask=mask)
        x = x + self.drop_path(_x)
        x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x)))
        return x, attn

从forward的计算过程中可以看出，确实是先进行LN然后进行attn或mlp，其他的结构与bert是一致的，都是12层。

2、预训练任务

ViLT使用的是图文结合常规的预训练任务，ITM和MLM。

（1）ITM

以0.5的概率，用不同的图片随机替换对齐的图片。同时，作者基于单词区域对齐的任务设计了应用于文本+图片的word patch alignment(WPA)，用以计算两个子集之间的对齐得分。

（2）MLM

文本常用的预训练任务。

作者预训练时，使用的是whole word masking，同时，在进行微调时，使用了图像增强的手段，除了颜色反转和裁剪，其他的增强技术都进行了实验，这是因为，文本里通常会包含颜色信息（数据集不同会有不同），而裁剪则有可能去掉图片中的重要部分。最后，作者使用的是RandAugment方法（一种插值的方式）对图像进行增强。

作者分别对whole word masking、masked patch prediction以及在微调时是否对图像使用RandAugment的效果进行了消融实验。实验结果如下：

RandAugment的实现如下：

class RandAugment:
    def __init__(self, n, m):
        self.n = n
        self.m = m  # [0, 30]
        self.augment_list = augment_list()

    def __call__(self, img):
        ops = random.choices(self.augment_list, k=self.n)
        for op, minval, maxval in ops:
            val = (float(self.m) / 30) * float(maxval - minval) + minval
            img = op(img, val)

        return img

其中augment_list()是一个三元组列表，其中的op是一个对图片进行转换的操作。

3、下游任务

ViLT的下游任务有两类，分类和检索。其中分类包括VQA和NLVR，检索就是ITM。

（1）分类

分类的实验结果如下：

（2）检索

对于检索任务，作者分别做了zeor-shot和non zero-shot的情况，实验结果如下：

总结

可以看到ViLT更多的是在模型结构上的创新，而不是在训练任务上。其通过对图片进行分包以及做卷积的方式实现对图片的编码，在与文本的编码进行concat后通过transformer实现双模态的交互，以实现两者的结合。

ViLT与SOHO有着共同的目的，也就是去掉视觉编码器中的rigion提取结构，以降低模型在推理的延时。但是，ViLT是单流的方式，相比SOHO实现了模态之间更深层次的信息交互，在极快的推理速度下，也保证了在NLVR2等任务上的性能。