Visualbert --- A simple and performant baseline for vision and language

Visualbert: A simple and performant baseline for vision and language

2022-03-20  15:19:04

 

Paper: https://arxiv.org/pdf/1908.03557 

 

1. Background and Motivation: 

本文提出了一种简单灵活的模型 VisualBERT 来捕获 image 和 对应文本之间的丰富语义信息。VisualBERT 将 BERT 和 pre-trained object proposal systems，如 Faster-RCNN 检测器，结合起来。特别的，从图像特征中提取出来的 object proposals 被当做是一种无序的 input tokens，将其和 text 输入到 VisualBERT 。输入的文本和图像输入被多个 Transformer layers 联合进行处理。单词和物体候选框之间的交互，使得模型可以捕获文本和图像之间错综复杂的关系。

 

类似 BERT，在额外资源上的 pre-training VisualBERT 可以对下游任务带来提升。为了学习两个模态之间的关系，作者将 VisualBERT 的预训练放在 image captioning data 上进行，其中，图像的细节语义信息在自然语言中得到了充分的表达。作者提出了两个 visually-grounded language model objectives 进行预训练：

1). masked language prediction; 

2). image-text matching loss. 

作者的实验表明，在 image captioning data 上进行这种预训练，对于 VisualBERT 来说可以较好地学习可迁移的文本和视觉表示。 

 

 

 

2. A Joint Representation model for vision and language: 

如图 2  所示，该模型的输入有两个部分：图像 proposal 特征，以及 文本描述。此外，还有 segment embedding 和 position embedding。segment embedding 是指图像的 embedding，而不是 text embedding；position embedding 是用于对齐 words 和 BBox regions。

 

在训练阶段，作者进行了三个部分的训练：

1). 与任务无关的 pre-training：masked language modelling, sentence-image prediction. 

2). 特定任务的 pre-training：在将 VisualBERT 在下游任务上进行微调之外，作者发现： it is beneficial to train the model using the data of the task with the masked language modelling with the image objective. 这个步骤使得 model  可以适应新的目标域。

3). Fine-tuning：这个步骤借鉴了 BERT fine-tuning，一个特定任务的输入，输出，目标被引入，Transformer 被训练用于最大化该任务的性能。

 

 

 

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