文献阅读：Unified Contrastive Learning in Image-Text-Label Space

文献阅读：Unified Contrastive Learning in Image-Text-Label Space

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Abstract

视觉识别目前使用两种类型的方法：基于图像-标签的监督学习，基于图像-文本的对比学习。
由于数据源和学习目标不同，两种学习各有优势，图像-标签的预训练方式能生成更具有判别力的表征，图像-文本的方式具有零样本识别能力。但是，前者依赖人工标注数据，后者的判别能力相比于干净label训练的方法较弱。
在这项工作中，通过将两个数据源合并到一个共同的图像-文本-标签空间，提出了一种新的学习范式，称为统一对比学习(UniCL)，它具有单一的学习目标，可以促使两种数据类型的协同作用。

Image-Label以离散label为目标，将相同概念的图像视为一组，完全忽视文本信息；
而Image-Text以图文对匹配为目标，每一对图文可以视作一个单独的label;
为此，提出了一个统一的对比学习方法，UniCL。它将图像和文本作为输入，用从标签中得到的软化目标计算损失。通过UniCL，将图像-标签和图像-文本数据结合在一起。

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Method

定义一个数据格式S={(_,_,_ )}(=1)^，其中x∈X是图像，t∈T是其相应的语言描述，y∈Y是一个标签。
这个表示是广泛存在的图像数据的一般格式，包括常用的图像-文本和图像-标签数据。
一方面，对于图像-文本对{(_,_ )}(=1)^具有一对一的映射，每对都具有一个独一无二的标签，所以可以为图像-文本对找到一个_进而
S= {(_,_,_≡)}(=1)^;
另一方面，即使图片具有简单的分类标签，但这些标签也是由具体的任务中的概念得出。因此，S= {(_,_≡C[_],_ )}(=1)^,其中C为以_为索引的概念名称集合。

基于这个定义，可以将图像-标签对表示为有标签的图像-文本对，而将图像-文本对表示为有唯一标签的图像-文本。
对于图像-标签数据，为每个标签关联一个文本概念，图像和文本概念根据注释的标签(蓝色瓦片)进行匹配。
对于图像-文本数据，每一对都有唯一的标签索引，因此只在对角线条目(绿色瓷砖)上进行匹配。
在右边，简单地将它们合并为图像-文本-标签三联体，红色瓦片意味着正数对，而空白瓦片是负数对。

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对于每个图像x，由θ参数化的图像编码器模型_首先将x表示为视觉特征向量：

对于每个语言描述t∈ T，我们使用由φ参数化的文本编码器_ ()对其进行编码，以获得其特征向量：

对于批次B中的第i个图像_i 和第j个语言描述_ ，将其特征向量归一化为hyper-sphere，通过：

它们的相似性计算为：

因此，图像和语言之间的双向学习目标：

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图像与文本的对比损失，将一批匹配的图像与给定的文本对齐：

k表示当前batch内，和样本i的label相同的图像，j表示batch内所有其他样本。也就是说，对于每个文本，损失函数的分子是和该文本匹配的图像，分母是batch内所有图像。

文本与图像的对比性损失，使匹配的文本与给定的图像保持一致：

k表示当前batch内，和样本j的label相同的图像，i表示batch内所有其他样本。也就是说，对于每个图像，损失函数的分子是和该图像匹配的文本，分母是batch内所有文本。

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Method——Connections to Cross-Entropy

当满足以下条件时，(3)中的文本-图像对比项作为一个特例恢复了交叉熵。
(i) 文本编码器_被表示为一个偏置为b的简单的线性嵌入层W
(ii)这个batchsize B足够大，所以当随机抽样用于训练时，所有的类嵌入向量都被用于对比学习。
(iii) τ = 1，并且排除L2规范化，因此， ̃= ， ̃ = 。等式(3)变成：

_(_ )相比交叉熵更具一般性， _(_ )让具有相似文本描述的图像表示形成类簇，不具有相似文本描述的图像被拉远。

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Method——Connections to SupCo

UniCL和SupCon的一个共同属性是，这两种方法都利用了标签引导的对比学习。这两种方法都利用具有相同标签的样本作为正数贡献给分母。
SupCon是在图像-标签环境下提出的，其中每个图像都有两个不同的视图。UniCL和SupCon在两个方面有所不同：
在SupCon中，对比学习中的一对都来自同一模态：图像和图像对；在UniCL中，一对是不同的模态：图像和文本对。
在SupCon中，只有一个共享的图像编码。在UniCL中，两个不同的编码器用于不同的模态，如下面图所示。

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Method——Connections to CLIP

对于图像-文本对，在一个批次中，图像和其配对的文本之间只有一对一的映射。换句话说，对于公式(2)和公式(3)来说，P(i)={i}和P(j)={j}。那么， _(_ )就变成了：

和CLIP的主要差别在于，利用label信息将一部分非对角线上的元素视为正样本。这意味着，当只采用图像-文本数据时， _(_ )降低到CLIP训练目标。

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Method——Discussions & Properties

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Method——Model Training and Adaptation

所有图像-文本对都有一个初始标签索引y = 0，而所有图像-标签对都有一个初始标签索引y∈ [1, …, K]。
TargetM函数确保批次中的每个唯一语言描述都具有唯一的标签索引。
在训练中，τ是一个初始化为1的可训练变量。训练后，学习的视觉编码器和文本编码器{_ , _ ()}可以联合用于开放词汇图像识别，即识别训练中看到的类别或注释类别以外的新类别。

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Experiments

对UniCL进行研究，以回答两个研究问题。
Q1 学习目标–与CE和SupCon相比，UniCL在图像分类上的表现如何？
Q2 预训练数据–在图像-文本-标签联合数据上应用UniCL的独特优势是什么？

前4行是图像分类数据，文本描述来源于标签。
后3行是图像-文本数据集，使用Spacy抽取名词短语，统计出现次数大于5次的名词实体。

评估：标准图像分类、零样本图像分类、线性分类、目标检测

相比使用交叉熵损失和有监督对比学习，文中提出的UniCL在多个模型和数据集上取得较好的效果。尤其是在小数据集上训练时，UniCL比交叉熵训练效果提升更明显

文中也对比了文本Encoder是否引入的效果，如果将Transformer替换成线性层，效果有所下降，表明文本Encoder的引入能够有助于提升图像分类效果。同时，如果去掉_i2t 的loss只保留_t2i的loss，会导致效果大幅下降。

UniCL对批次大小的变化具有鲁棒性

对于上面3行和下面3行，下面3行引入额外Image-Text数据的图像分类效果要显著优于只使用图像分类数据的效果。

引入Image-Label对Image-Text效果有一定提升作用。

在ImageNet-1K上训练的模型很难从其它21K概念中概括出概念。相比之下，添加GCC-15M图像文本对可以显著提高其理解能力

合并了一半的ImageNet-21K和YFCC-14M数据集，以便训练实例总数保持不变，并训练一个UniCL模型，这种数据统一提高了几乎所有指标的性能

使用CLIP(左)和UniCL(右)两种方法训练的图像embedding的t-sne图。可以看到，使用CLIP训练的模型，不同类别的图像表示混在一起；而使用UniCL训练的模型，不同类别的图像表示能够比较好的得到区分。