X-VLM多模态模型解读

论文：https://arxiv.org/abs/2111.08276
代码：https://github.com/zengyan-97/X-VLM 

研究背景

现有的多模态预训练模型大致分为两类：

1）依赖目标检测器提取基于物体（例如:车、人、树、背包）的特征来表示图片，这种方法可以学习到物体级别的视觉和语言对齐，如图1中(a)所示。这些方法要么直接利用预先训练的目标检测器，要么将目标检测过程合并到多模态预训练中；

2）用 ResNet 或者 Vision Transformer 编码整张图片，只学习图片和文本之间的对齐，如图1(b)所示。

这两种方法都存在一定的问题。首先，基于目标检测的方法会识别图片中所有可能的物体，其中不乏一些与配对文本无关的。此外，这种方法所提取的基于物体的视觉特征可能会丢失物体之间的信息（可以认为是一种上下文信息）。而且，这种方法只能识别有限种类的物体，我们很难预先定义合适的物体类别。而第二种方法则比较简单直接，但是较难学习到细粒度的视觉和语言对齐，例如：物体级别的对齐。这种细粒度的对齐关系被之前的工作证实对于视觉推理 (visual reasoning) 和视觉定位 (visual grounding) 任务很有帮助。

实际上，对于多模态预训练，有以下公开数据以供模型使用：1）图片和图片标题；2）区域标注，例如：图1中的文本 “man crossing the street” 关联到了图片中的某个具体区域。然而，之前的工作却粗略地将区域标注与整张图片对齐；3）物体标签，例如 “backpack”，这些标注被之前的工作用来训练目标检测器。

与之前的做法不同，本文中作者提出X-VLM，以统一的方式利用上述数据高效地学习多粒度的视觉和语言对齐，能够避免高开销的目标检测过程，也不局限于学习图像级别或物体级别的对齐。具体来说，作者提出可以使用基于 Vision Transformer 的 patch embeddings 来灵活表示各种粒度大小的视觉概念，如图1(c)所示：例如，视觉概念 “backpack” 由2个patch组成，而视觉概念 “man crossing the street” 由更多的patch组成。

因此，X-VLM学习多粒度视觉和语言对齐的秘诀在于：

1）使用 patch embeddings 来灵活表示各种粒度的视觉概念，然后直接拉齐不同粒度的视觉概念和对应文本，这一过程使用常用的对比学习损失、匹配损失、和MLM损失优化；

2）更进一步，在同一张图片中，给出不同的文本，要求模型能预测出对应粒度的视觉概念的坐标，以边界框坐标的回归损失和交并比损失优化。实验证明，这种预训练方法十分高效，模型规模无需很大，预训练数据无需很多，X-VLM 就能在下游多种多模态理解/生成任务上获得非常优秀的表现。

方法

X-VLM 由一个图像编码器，一个文本编码器，一个跨模态编码器组成。

图2左侧给出了视觉概念 （可以是物体/区域/图片）的编码过程：该图像编码器基于Vision Transformer，将输入图片分成patch编码。然后，给出任意一个边界框，灵活地通过取框中所有patch表示的平均值获得区域的全局表示。再将该全局表示和原本框中所有的patch表示按照原本顺序整理成序列，作为该边界框所对应的视觉概念的表示。通过这样的方式获得图片本身(I)和图片中视觉概念（V1，V2，V3）的编码。与视觉概念对应的文本，则通过文本编码器一一编码获得，例如图片标题、区域描述、或物体标签。

X-VLM采用常见的模型结构，其不同之处在于预训练的方法。作者通过以下两类损失进行优化：

第一，在同一张图片中，给出不同的文本，例如：T(text)、T1(text1)、T2(text2)、T3(text3)，要求模型预测图片中对应视觉概念的边界框：

 是跨模态编码器在 [CLS] 位置的输出向量。Sigmoid 函数是为了标准化预测的边界框。Ground-truth bj对应了 ，依次是标准化后的的中心横坐标、中心纵坐标、宽、高。最后，该损失是边界框坐标的回归损失（L1）和交并比损失（GIoU）之和。作者认为在同一张图片中，给不同文字，要求模型预测出对应的视觉概念，能使模型更有效地学习到多粒度的视觉语言对齐。该损失也是首次被使用在多模态预训练中。

第二，使用patch embeddings来灵活表示各种粒度的视觉概念，然后直接优化模型去拉齐不同粒度的文本和视觉概念，包括了物体/区域/图片与文本的对齐。作者使用多模态预训练中常见的三个损失优化，依次是：

1）对比学习损失：

 ，是ground-truth相似度, 对角线为1，其余为0。

  , 是模型基于文字编码器输出和图像编码器输出所计算的相似度。

   2）匹配损失：

pmatch是基于跨模态编码器计算，预测所给  对是否匹配（换句话说，0/1分类）。对于每对正例，作者采样一对负例。

3）Masked Language Modeling损失：

 T(估计值)中的一些词已经被随机替换成了 [MASK]，pj(V, T(估计值))是跨模态编码器在词tj位置的输出向量所计算的词表概率分布。

最终优化loss即上述几个loss相加：

实验

作者使用多模态预训练中常见的中等规模的4M和16M图片数据集进行实验，如下表所示：

其中，标注（# Ann）是区域标注和物体标签的总和。可以看出，有些数据集没有图片标题，例如Visual Genome（VG），有些数据集没有图片标注，例如CC-3M/12M。

 表2展示了在图像文本检索任务 (MSCOCO和Flickr30K) 上的表现。即使，之前的方法在更大量的内部数据上预训练或者模型规模更大，在4M图片数据集下训练的X-VLM就已经可以超过之前的方法。

表3展示了在视觉推理 (VQA2.0和NLVR2)、视觉定位 (RefCOCO+) 、图片描述生成 (COCO Caption) 上的模型表现。为了公平的对比，X-VLM 沿用了之前工作的 fine-tune 方法，没有进行额外的调整。结合表2和表3，可以看出，相比之前的方法，X-VLM支持更多种类的下游任务，并且在这些常见的视觉语言任务上都取得了十分优秀的表现。

总结和讨论

在本文中，作者提出了X-VLM以学习多粒度的视觉和语言对齐，能够避免高开销的目标检测过程，也不局限于学习图像级别或物体级别的对齐。X-VLM 的秘诀在于：

1）基于 patch embeddings 灵活表示各种粒度的视觉概念，然后直接拉齐不同粒度的视觉概念和对应文本；

2）更进一步，在同一张图片中，给出不同的文本，要求模型能预测出对应视觉概念的坐标。实验证实这种预训练方法十分高效。

在实验部分，作者使用常用的4M和16M数据，训练总参数量216M的 X-VLM ，就能超过更大规模的模型或使用大量预训练数据的模型，在下游多种多模态理解/生成任务上取得非常优秀的表现。