多模态论文串讲-学习笔记（上）

入门参考：跟着chatgpt一起学|多模态入门-CSDN博客

学习参考：多模态论文串讲·上【论文精读·46】_哔哩哔哩_bilibili，强烈推荐这个博主啊，感觉比沐神讲的还要清楚，非常喜欢。

本文介绍只使用transformer encoder的方法，下中会介绍使用transformer encoder和decoder的方法。

目录

1.ViLT CLip回顾

(a) VSE

(b) CLIP

(c)ViLBERT/UNITER

(d) ViLT

一个好的模型结构：

2.ALBEF

摘要：

模型结构：

动量蒸馏

消融实验

​3.VLMO

摘要：

模型结构

MoME Transformer：

LOSS

分阶段预训练

模型效果

1.ViLT CLip回顾

图片部分对应4种类型的图文多模态模型，蓝色部分是从这个模型中学到的较好的部分，最右边的是融合这些好的部分的模型结构。

(a) VSE

visual embedding（VE）的大小远大于text embedding（TE），两者也都远大于最终的模态交互(MI)，其中VE是来源于目标检测（OD）预训练算法中的，MI就是简单的点乘。

(b) CLIP

之前也有讲过：【经典论文】打通文本图像的里程碑--clip_clip论文-CSDN博客

双塔模型，通过对比学习，将已有的图片文本对在空间上拉的更近。

对图文匹配任务而言效果好，且高效。

缺点：在VQA，VR，VE这些任务上性能不够好（模态之间的交互不足）

(c)ViLBERT/UNITER

在VSE的基础上，使用transformer的encoder或者别的更复杂的模型结构来进行模态之间的交互

(d) ViLT

为了将目标检测从视觉端拿掉，有局限性。

使用基于patch的视觉特征来替代使用基于bounding box的视觉特征，visual embedding是基于patch的，所以VE的大小较小，大大降低了复杂度。而相应的MI，类似与上面的C类里的方法，复杂度较高。

缺点：

性能不够高，可能比不过c类中的方法。有可能是数据集的bias，也有可能是视觉部分不够强。（VE是随机初始化的）

推理快，但是训练慢。（4million的数据集，64张32G GPU训练3天）

一个好的模型结构：

ITC：Image Text Contrastive Loss，对比学习的loss

MLM：Mask Language Modeling Loss，bert中的loss，遮住一个词再去预判这个词

ITM：Image Text Matching Loss

更大的视觉特征

2.ALBEF

摘要：

1.ALBEF使用ITC（图像文本对比损失函数），在融合之前，将视觉特征和文本特征进行了对齐。

        之前的工作，使用Transformer来融合视觉特征和文本特征，而这个视觉特征是已经学习好的，后续并没有基于end-end继续学习，所以视觉特征和文本特征是没有对齐的。

2.使用momentum distillation这种自训练的方式去学习，提升模型在noisy数据集上的表现。

        使用momentum model来生成伪标签，再使用momentum distillation来提升表现。

模型结构：

• 视觉特征：ViT，一个标准的ViT（什么是VIT？-CSDN博客）
  • 预训练参数：Data Efficient Vision Transformer（DEiT）
• 文本特征：Bert，使用Bert模型进行初始化，但是只用了bert中的6层做文本特征，另外6层做模态之间的交互。
• Momentum Model：也是一个ViT和Bert，参数是从上述的ViT和Bert通过moving average得到。阈值：0.995，Momentum Model会更稳定，产出更稳定的图像文本特征。（可参考MOCO）
• ITM：判断VE和TE是否是同一个对。
  • 缺点：太简单了，负样本很容易学出来。
  • hard negative：每个batch内，每个图片基于ITC，找到和当前图片最相似的作为负样本。
• MLM：类似于bert，也是对文本进行mask，但是会借助图像特征来帮助预测。

ALBEF每次做2次forward，一次使用原始的I和T（ITC，ITM），一次使用原始的I和mask之后的T’（MLM）

动量蒸馏

原因：网上爬下来的数据是noisy data，里面的正样本对中的文本可能和图片没什么关系，而负样本反而能很好地描述这个图像，可能比ground_truth还好。这种one-hot的label对于ITC和MLM而言是不友好的，使得模型学习困难。

构建：在已有的模型之上，使用EMA（exponential moving average），生成伪标签。

LOSS：在已有的基础上，添加基于伪标签的loss，因为伪标签是softmax score，所以使用KL散度来计算loss

ITC loss 公式：

MLM loss公式

伪标签示例，可以看到，伪标签描述的可能比ground_truth结果更好。

消融实验

在4M的数据集上，Momentum Modeling的提升可能比其他几种方式的提升要小一些，但是方向是不错的。在14M的数据集上，可能会更好。

3.VLMO

论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.02358v2

摘要：

之前模型的弊端：

        双塔模型，clip和align，速度快，但是在其他下游任务中的表现不好。

       单塔模型：fusion-encoder，效果好，但是下游任务推理速度特别慢。

贡献：

1. 提出了Mixture-of-Modality-Expert，后续推理时，根据任务的不同，选择不同的Expert网络。
2. 提出了stage-wise pretraining strategy，利用单模态领域丰富的数据集，分阶段进行训练。

模型结构

MoME Transformer：

在Transformer的结构基础上，针对不同的输入，用3个FFN替代原先的FFN，分别代表了三个专家网络。

self-attention层是完全share weights的。

LOSS

和ALBEF一致

ITC：计算时类似一个clip模型，双塔输入

ITM/MLM：Fusion Encoder，单塔输入，图像和文本一起输入，

64张V100的卡训练2天。

分阶段预训练

1. 使用图像数据进行预训练，V-FFN和self-attention层都可以进行训练，没有需要冻住的。
2. 使用文本数据进行预训练，此时V-FFN和self-attention层都被冻住，仅训练L-FFN。
   1. 比较有意思的一点是，仅在图像数据上预训练好的self-attention在文本数据中也工作的很好，也在很多工作上验证过。但是反过来不行，推测可能图像数据蕴含的内容更丰富？
3. 都可以进行训练

模型效果