模态对齐与融合

思考：

多模态本质就是alignment（对齐），那么问题就在于如何做对齐。有用entity的，有用attention的，有用event做alignment，然后再做fusion（融合）。融合有多种方法，例如Linking、Grounding、Structure等。

感觉很多是简单粗暴的把representation concat再接个attention，怎样结构化的更高效对齐不同模态的信息或者哪些模态在一起更好aid each other这些方面没有什么好的insight。

4种不同类型的Vision-and-Language Pretraining(VLP)模型示意图，可以归纳2种模态相互作用方式和3种visual embedding方式。其中每个矩形的高表示相对计算量大小，VE、TE和MI分别是visual embedding、text embedding和modality interaction的简写。

考虑：

在参数或者计算上，两种模态是否保持平衡。
在网络深层中，两种模态是否相互作用。
模态交互部分可以分成两种方式：一种是single-stream(如BERT和UNITER)，另一种是dual-stream(如ViLBERT和LXMERT)。其中single-stream是对图像和文本concate然后进行交互操作，而dual-stream是不对图像和文本concate然后进行交互操作，会引入额外的计算量。

VSE、VSE++和SCAN属于(a)类型。对图像和文本独立使用encoder，图像的更重，文本的更轻，使用简单的点积或者浅层attention层来表示两种模态特征的相似性。
CLIP属于(b)类型。每个模态单独使用重的transformer encoder，使用池化后的图像特征点积计算特征相似性。
ViLBERT、UNTER和Pixel-BERT属于(c)类型。这些方法使用深层transformer进行交互作用，但是由于VE仍然使用重的卷积网络进行特征抽取，导致计算量依然很大。
作者提出的ViLT属于(d)类型。ViLT是首个将VE设计的如TE一样轻量的方法，该方法的主要计算量都集中在模态交互上。

问题：

现有的VLP模型的text embedding基本上都使用类BERT结构，但是visual embedding存在着差异。在大多数情况下，visual embedding是现有VLP模型的瓶颈。visual embedding的方法总共有三大类，其中region feature方法通常采用Faster R-CNN二阶段检测器提取region的特征，grid feature方法直接使用CNN提取grid的特征，patch projection方法将输入图片切片投影提取特征。

ViLT成功将BERT和ViT应用于多模态Transformer。总体上来看基于patch projection的多模态方法速度优势非常大，但是整体上性能还是略低于region feature的方法，期待未来会有更强的基于patch projection的多模态方法出现。

‘’文本编码器可大可小，可以是一个bert结构，也可以是一到两层的embedding（nn.embedding）结构。图像编码器用于对图像进行特征提取，这里对图像进行特征提取有些论文会先过一个目标检测，然后对目标框进行特征提取，也可以直接对图像进行分块进行特征提取，至于图像编码器本身可以是resnet类结构也可以是VIT类结构。多模态编码器一般选择是bert结构，在单流模型中，先将文本特征和图像特征连接后统一输入到多模态编码器，而在双流结构中，文本特征和图像特征分别输入到多模态编码器，而且多模态编码器中包含单模态的self- attentio，还包含跨模态的cross-attention计算。”

1）图像特征提取部分，有些过检测器之后利用resnet或vit进行特征提取，有些直接利用VIT进行特征提取，还有一些会利用类似d-VAE先将图像进行一定的处理等等；

2）文本特征提部分，这里主要区别是利用一个简单的embedding层还是利用目前大家常用的bert结构；

3）多模态融合部分，无非就是单流模型或者双流模型，对于单流模型而言，可能多模态的拼接方式以及类别embedding会有区别，而对于双流模型而言，cross-attention实现方式可能也会有所区别

4）选取的预训练任务不同，截止到今天，预训练任务可以说是多种多样，下面也会重点讲一下自己尝试过的一些比较流行的预训练任务。

从模型结构上来说，cv特征提取器越强肯定效果会越好，从最初的resnet到VIT再到swin transforer，而且采用transformer结构之后，基本上目标检测器也可以省略了，可以直接输入原始图像。对于文本特征提取器而言，由于最开始的没有采用类似CLIP的对比损失预训练任务，所以一般就用简单的embedidng就可以。对于多模态编码器来说，我这边实验结果是单流模型效果更好，其实这个结论不一定solid，但是单流模型结构简单，pretrain、finetune也容易收敛，简言之就是容易训练出来不错的效果，而双流模型并不容易训练，所以也可能是我参数没有调好。

多模态预训练损失函数

多模态预训练任务最初常用的就是MLM、MRM和ITM，经过两年左右时间的发展，不仅MRM有不同的版本，还可以用LM和IMC（对比损失函数）。

MLM 与bert 的MLM一致，即将文本随机mask一部分（15%），利用输入的多模态特征进行预测，在我的实验中MLM loss 效果是比较明显的。

ITM：由于输入的数据是图像-文本pair对，那么对于多模态编码器而言，输入的特征对可以是匹配的pair，也可以是不配配的pair，这样可以再最终输出的特征层面增加一个分类器判断图像、文本是否匹配。在我的实际应用中，ITM 对效果的提升很微弱。

MRM（Mask region modeling）：MRM与MLM 类似，是对输入的图像块（可以是检测框，也可以是直接图像分块）对一部分进行mask，然后利用输入的多模态特征进行预测。MRM有不同的实现方式，对于有目标检测器的方案而言，由于有检测器的类别信息，所以可以直接利用分类器进行分类，对于没有目标检测器的方案来说，可以直接回归特征或者计算预测特征与真实特征之间的kl散度。未采用目标检测器，无论是重构特征还是计算kl散度，效果提升都很小。最近，也有人利用d-VAE首先对图像块进行编码，得到一个one-hot特征（其实就是label），而后在MRM中即使没有目标检测器的情况下也可以预测类别，猜测这种实现方式效果可能会好一些。

LM：与GPT中的LM一致，只不过在输入的时候多了图像特征。

IMC：对比损失函数在图像无监督领域内用得已经很广泛了，其中最著名的要属Moco系列和Simclr系列了。在多模态领域中，CLIP论文可以说是将对比损失函数成功应用了起来，并且取得了相当炸裂的效果（当然跟亿级别训练数据也有关系）。IMC其实实现起来也比较简单，即计算图像特征与文本特征的cosine相似距离，正样本对label为1，负样本对lable为0。比如ALBEF用的loss就用到了IMC，个人感觉这个loss的贡献要高于ITM和MRM。