文章目录
1. Introduction2. Methods2.1 Input Representation2.2 Backbone Network2.3 预训练任务3. 实验3.1 预训练设置3.2 Vision-Language 下游任务3.3 Vision下游任务3.4 Ablation（消融）研究4. 相关工作5. Conclusion标题：VL-BEIT: Generative Vision-Language Pretraining
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机构：Microsoft Research
简要介绍：引入一个称之为
VL-BEiT的vision-language基础模型，其是通过生成预训练学习到的双向多模态Transformer。这里使用一个共享Transformer对单模态和多模态数据进行masked prediction（掩盖预测）。具体地，对image-text pairs执行masked vision-language modeling，对texts执行masked language modeling，对image执行masked image modeling。VL-BEiT通过统一的预训练任务、共享的backbone和one-stage训练从头开始学习。VL-BEiT被证明是简单有效的。实验结果表明，VL-BEiT在许多vision-language基准上（比如visual QA、visual reasoning、image-text retrieval(图像-文本检索))取得了很好的结果。更进一步，VL-BEiT可学习transferable visual features,在图像分类和语义分割上达到具有竞争力的结果。
1. Introduction
生成预训练在NLP和CV领域取得了极大的成功。具体来说，BERT引入masked language modeling(掩盖语言建模，MLM），其基于Transformer编码的双向上下文表示学习恢复被掩盖的tokens。BEiT引入masked image modeling(掩盖图像建模,MIM)预训练Vision Transformer(即随机掩盖image patches，然后预测对应掩盖位置的visual tokens)。
这篇论文中，探索了多模态预训练的mask-then-predict（掩盖-then-预测)范式。提出的VL-BEiT采用统一的masked prediction任务，共享的Transformer和one-stage训练得到。同时在单模态数据（image和text）和多模态数据（image-text pairs）执行masked prediction任务。具体而言，统一的目标包含MLM和MIM从大规模单模态数据中学习单模态表示，masked vision-language modeling从多模态数据中聚合和对齐visual和语言信息。预训练之后，模型可以在各种vision-language 和vision任务上进行微调。此外，这里也使用了mixture-of-modality-experts(MoME) Transformer作为共享backbone网络。MOME Transformer的每个block包含一个跨不同模态的共享self-attention模块用于对齐内容以及pool of modality experts用于捕获特定模态信息。得益于多模态预训练和共享Transformer骨干，VL-BEiT可用于下游视觉任务的image encoder，或微调为vision-language任务的dual encoder（双编码器）或fusion encoder（融合编码器）。
论文对vision-language基准（包括visual QA、visual reasoning、image-text retrieval)进行了广泛实验。结果表明，模型在vision-language基准上有很强的竞争力,同时也在视觉任务（包括图像分类和语义分割）对模型进行评估，取得了很好结果。
图1：利用共享Transformer,通过masked prediction在单/多模态数据上预训练VL-BEiT
消融研究表明，预训练任务和MoME Transformer对于模型最终性能有积极影响。
这篇论文主要贡献可总结如下：
引入称之为VL-BEiT的vision-language模型，通过在单/多模态数据上的mask-then-prediction任务预训练模型提出一个简单高效的框架：使用统一生成预训练任务、共享双向Transformer和one-stage从头开始训练。跨下游任务结果表明，模型可学习到transferable vision-language和visual features
2. Methods
如上图1所示，VL-BEiT使用共享多模态Transformer，通过mask-then-predict任务进行预训练。在单模态图像数据上执行MIM，在单模态文本数据上执行MLM，在多模态image-text pairs上执行masked vision-language modeling。经过预训练，模型微调之后作为image encoder，dual encoder或fusion encoder用于各种视觉和vision-language下游任务中。
2.1 Input Representation
Image表示。将图片v∈RH×W×Cv \in R^{H \times W \times C}v∈RH×W×C分割为patches序列，以将image可以通过标准Transformer进行编码。patches的数量为N=HW/P2N=HW/P^2N=HW/P2，其中，CCC是通道数，(H,W)(H,W)(H,W)是图像分辨率，(P,P)(P,P)(P,P)是patch分辨率。这里将分割的patches进行flatten，通过linear projection（线性映射）层得到patch embeddings({vip}i=1N)(\{v_i^p\}_{i=1}^N)({vip}i=1N)，并且添加一个可学习的特殊token[ICLS][I_CLS][ICLS]到patch embeddings序列中。最后，patch embeddings和可学习的position embeddings求和得到最终输入表示Hv=[v[I_CLS],v1,v2,...,vN]+VposH^v=[v_{[I\_CLS]},v_1,v_2,...,v_N]+V_{pos}Hv=[v[I_CLS],v1,v2,...,vN]+Vpos。
Text表示。tokenize输入文本，并映射tokens到word embeddings{wi}i=1M\{w_i\}_{i=1}^M{wi}i=1M，其中M是所tokenize的文本序列长度。两个特殊的tokens，包括开始序列token[T_CLS][T\_CLS][T_CLS]和特殊边界token[T_SEP][T\_SEP][T_SEP]添加到序列中。最后，文本表示通过word embeddings和文本position embeddings求和得到：Hw=[w[T_CLS],w1,w2,...,wM,w[T_SEP]+TposH^w=[ w_{[T\_CLS]},w_1,w_2,...,w_M,w_{[T\_SEP]}+T_{pos}Hw=[w[T_CLS],w1,w2,...,wM,w[T_SEP]+Tpos。
Image-Text Pair表示。给定image-text pair，首先得到上述的image和text输入表示。然后对得到的向量进行连接得到image-text pair表示Hvl=[Hw,Hv]H^{vl}=[H^w,H^v]Hvl=[Hw,Hv]。
2.2 Backbone Network
这里使用一个共享多模态Transformer作为backbone network。给定单模态数据的image和text表示，image-text pair的表示，然后采用MoME Transformer对不同模态数据表示进行编码。具体说，MoME Transformer堆叠了多层blocks。在每个block中，MoME Transformer包含一个multi-head self-attetion层和一个feed-forward expert layer。self-attention模块跨不同模态共享。相比之下，每个feed-forward expert层都有一个pool of modality-specific experts（特定模态专家池)，其是标准Transformer中feed-forward network的替代。换句话说，使用输入token的模态指导feed-forward network池的hard routing（根据不同模态数据进行专家池的选择）。
MoME Transformer通过激活不同modality-specific experts，灵活应用于支持多种下游任务。例如，可以使用backbone作为单模态Transformer（vision或language encoder)，多模态encoder和跨模态Transformer（dual encoder）。
2.3 预训练任务
VL-BEiT通过在图像上MIM，在文本上MLM，在image-text pairs上masked vision-language modeling进行联合优化。
MLM，VL-BEiT使用MLM从大规模文本数据中学习语言表示，比如BERT，随机掩盖单模态文本数据的15%。每个被掩盖的token80%的概率用[MASK] token替代，10%的概率用随机token替代，10%的概率保持不变。BERT预训练的目标就是从受损（被掩盖）的输入文本中恢复被掩盖的tokens。
MIM，除MLM之外，也可以使用MIM从大规模图像数据中学习vision表示。在BEiT中，应用block-wise策略掩盖image patches的40%。MIM的预训练目标是重构被掩盖的patch的离散visual tokens。此外，BEiT v2中，使用image tokenizer获得离散tokens作为重构目标。
Masked Vision-language Modeling，这里引入masked vision-language modeling（MVLM），其将MLM和MIM扩展到多模态数据。该任务的目标旨在基于visual和linguistic（语言)线索恢复被掩盖的patches和文本tokens。具体说，在MLM中随机掩盖文本tokens（50%的mask ratio）,然后基于joint image-text表示恢复被掩盖的文本tokens。此外，在MIM中掩盖image patches并基于image-text pair恢复其对应的visual tokens。掩盖策略同MIM策略。MVLM任务鼓励模型学习图像和文本对的对齐。
3. 实验
在vision-language和visual任务上对预训练模型进行评估，并就预训练任务和backbone架构进行消融实验。
3.1 预训练设置
预训练数据包含单/多模态数据。对于单模态数据，使用ImageNet-22K作为图像数据，English Wikipedia和BookCorpus作为文本数据。多模态数据含有image-text pairs的四个数据集：Conceptual Captions、SBU Captions、COCO和Visual Genome。多模态数据大约有4Mimage和10Mimage-text pair。
base-size的网络架构包含768个hidden size和12attention heads的12层Transformer组成，且参数初始化方法同BEiT中一致。预训练图像分辨率为224×224224 \times 224224×224，image patch大小为16×1616 \times 1616×16。混合数据从头开始预训练模型（使用的batch size为6144，steps为480k，image-text的epochs为100）。每个batch包含2048张images，2048个text和2048个image-text pairs。对于消融实验，训练模型40个epochs。在BEiT中，使用random resized cropping（随机裁剪）、horizontal flipping（水平翻转）、color jittering（颜色失真）进行数据增强。这里使用词汇表大小为64k的SentencePiece tokenizer来tokenzize文本数据。Adam优化器β1=0.9，β2=0.999\beta_1=0.9，\beta_2=0.999β1=0.9，β2=0.999。最高学习率为2e-3,在前10000steps中存在linear warmup（预热）,然后余弦学习率衰减，权重衰减为0.05。这里禁用dropout，并使用rate=0.1的随机深度。
3.2 Vision-Language 下游任务
在广泛使用的visual QA(VQA)、自然语言visual reasong和image-text retrieval任务上进行vision-language微调。对于VQA微调，图像分辨率为480×480480 \times 480480×480,其余任务分辨率为380×380380 \times 380380×380。
Visual Question Answering（VQA），旨在给定图像，回答问题。这里使用VQA 2.0数据集，并将问题作为一个分类问题，从3129个最常见答案中选择正确答案。将模型微调为fusion encoder，联合编码image和question。[T_CLS]的最终编码向量作为image-question pair的表示，然后输入到分类器层预测其label。
Natural Language for Visual Reasoning(NLVR2)，对于视觉推理任务，给定文本描述和图像对，该任务就是视觉输入和文本描述是否是正确的。这里使用VLVR2数据集评估模型。遵循OSCAR和VinVL，基于三元组输入创建两个image-text pairs，模型使用fusion encoder联合编码image 和text。两个pairs的[T_CLS] token的最终向量连接起来预测label。
Image-Text Retrieval，根据目标方式的不同，该任务可以分为两个子任务：image-to-text提取和text-to-image提取。这里使用COCO和Flickr30K数据集来评估模型。采用image-text对比和image-text匹配与VLMO中的hard negative mining目标来联合微调模型。推理过程中，首先使用模型作为dual encoder获得top-k condidates（前k个候选)，然后，利用利用该模型作为fusion encoder，根据image-text匹配得分对condidates进行排序。
表1，记录了vision-language分类任务的结果，包括VQA和NLVR2，比较在相同的image-text pair数据上的VL-BEiT和其他base-size的预训练模型，VL-BEiT在VQA上比之前base-size的模型表现更好，也在NLVR2上达到了竞争性的性能。统一mask-then-predict预训练任务可以高效学习多模态表示。
模型也在image-text retrieval任务上取得了很好性能。如表2中，比较了fusion-encoder模型、dual-encoder模型和reranking模型。Fusion-encoder对所有image-text组合联合编码，通过image-text匹配目标获得相似度得分。Dual-encoder模型单独编码image和text，通过一个简单交互层计算相似度得分。reranking模型首先从dual encoder中得到top-k condidates，然后通过由fusion encoder计算的image-text匹配得分对condidates进行排序。VL-BEiT优于reranking模型ALBEF，即使是预训练期间不使用image-text对比/匹配。
3.3 Vision下游任务
图像分类，使用ILSVRC- ImageNet数据集，包含1.3M张图片和1k个类别。同BEiT,在最终向量上执行平均池化，然后将结果向量输入到线性分类器层预测label。
语义分割，该任务是预测输入图像中每个像素的label。在ADE20K数据集上进行评估，该数据集包括25K图像150个语义类别，这里使用UperNet中相同的任务层。
如表3所示，比较了在图像分类和语义分割上的两个base-size的vision Transformer。对于BEiT和VL-BEiT，在ImageNet-22k上进行中间微调然后同在ImageNet-22k上预训练的ViT进行比较。VL-BEiT优于之前监督性的SOTA和ImageNet-1k上的自监督模型。文中模型在ADE20k上同样表现不凡。
3.4 Ablation（消融）研究
消融研究分析了预训练任务和MoME Transformer在VL-BEiT中的贡献。这里在visual reasoning(VNLR2)和image-text retrieval(Flickr30k)上对模型评估。
预训练任务，表4是使用不同预训练任务的结果。单模态数据上，MIM和MLM对于文中方法是有积极作用的。此外，仅在单模态数据上执行MLM和MIM训练，模型在NLVR2上准确率相对较低。Masked vision-language modeling在本文方法中至关重要。
Backbone 架构，这里对模型使用的MoME Transformer和标准Transformer进行了比较。结果如表5，在visual reasoning和image-text retrieval任务上，MoME Transformer比标准Transformer表现更好。MoME使用Modality experts有效捕获了特定模态消息，进而提升了模型性能。
4. 相关工作
vision-language预训练旨在从大规模image-text pairs中学习多模态表示。模型架构和预训练目标在vision-language模型中至关重要。
模型架构，以往模型中，广泛使用的两种主流架构有：dual-encoder和fusion-encoder模型。Dual-encoder模型包含一个image encoder和一个text encoder，分别编码image和text，然后利用余弦相似度对图像和文本向量的交互建模。Dual-encoder模型对于具有线性时间复杂度的image-text retrieval任务具有良好效果，但简单的fusion模块不足以处理复杂的vision-language理解任务，比如视觉推理。Fusion-encoder模型采用带有跨模态注意力的复杂fusion模块联合编码image和text。最近，Pixel-BERT和ALBEF使用CNN/vision Transformer编码image，并移除掉object detector。ViLT使用共享Transformer网络联合编码image patches和word embeddings。Fusion-encoder模型在视觉语言理解任务（视觉推理）上达到了极好的表现。但其在retrieval（检索）任务时间复杂度较高，导致推理速度比dual-encoder模型慢。VLMO统一了dual-encoder和fusion-encoder模型，引入了MoME Transformer在一个共享的Transformer block内来编码不同模态数据。本文中，采用MoME Transformer作为backbone网络，简单并且灵活。VL-BEiT也可以微调作为dual-encoder和fusion-encoder。
预训练目标，近几年，多个跨模态预训练目标被提出，包括image-text对比学习、image-text匹配、MLM、prefix language modeling、masked region分类、word-patch/region对齐。SimVLM提出使用prefix language modeling在image-text pairs和仅文本数据上训练vision-language模型。MIM和MLM被应用于单模态encoder。Masked multimodal modeling、image-text contrast和matching loss用于多模态encoder。对比SimVLM,VL-BEiT通过MIM和masked vision-language modeling引入vision supervision（视觉监督）。不同于FLAVA，本文在不同模态以及从零开始训练是，使用共享MoME Transformer网络。
5. Conclusion
文中，引入VL-BEiT,一个简单有效的对于vision-language和vision任务预训练双向多模态Transformer encoder模型,其仅采用生成预训练任务（文本上做MLM，图片上做MIM，图片-文本对上做masked vision-language modeling）。实验证明了VL-BEiT可以有效利用单模态数据(image和text)和多模态数据(image-text pairs)，并在vision-language和vision任务上取得了很好效果。未来可以改进提升的方向：
对于VL-BEiT，扩大模型和数据的规模依据对跨语言模型预训练的研究，把像CLIP这样的对比目标集成到VL-BEiT中，即在预训练阶段通过生成和对比目标的联合学习，或者作为中间微调任务。此外还对跨不同模态（比如vision和language）的zero-shot跨模态迁移感兴趣
