ALBEF方法详解

这篇文章介绍一篇多模态预训练相关的论文，Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation，单位是Salesforce Research，下面大致的介绍一下两篇论文的具体工作。这篇paper提出了一个新的视觉-语言表征学习框架，通过在融合之前首先对齐单模态表征来实现最佳性能。

现有的VLP方法存在如下三个限制：

Limitation 1：以CLIP和ALIGN为代表的方法分别独立学习单模态的图像encoder和文本encoder，缺乏对图像和文本之间的复杂互动进行建模的能力，因此它们不擅长于需要细粒度图像-文本理解的任务；

Limitation 2：以UNITER为代表的方法使用多模态编码器联合学习图像与文本，然而，从区域中提取的图片特征和文本词向量是没有对齐的；

Limitation 3：现有用于预训练的数据集大多是由从网络上收集的嘈杂的图像-文本对组成。广泛使用的预训练目标，如掩码语言建模（MLM），容易对噪声文本过度拟合，这将损害表示学习。

为了解决这些限制，我们提出了ALign BEfore Fuse（ALBEF），ALBEF在多个视觉-语言下游任务上取得了SOTA的性能，如图像-文本检索、视觉问题回答（VQA）和自然语言视觉推理（NLVR）。

上图展示了ALBEF的整体框架结构，ALBEF包含一个image encoder（ViT-B/16），一个text encoder（BERT的前6层），以及一个multimodal encoder（BERT的后6层与额外的交叉注意力层）。我们通过共同优化以下三个目标来对ALBEF进行预训练：

Objective 1：图像-文本对比学习应用于单模态的image encoder和text encoder。它使图像特征和文本特征相一致，同时训练单模态编码器更好地理解图像和文本的语义;

Objective 2：图像-文本匹配应用于多模态编码器，预测一对图像和文本是否匹配。我们还使用了难样本挖掘，选择具有较高相似度的样本进行学习;

Objective 3：在多模态编码器上应用掩码语言建模（MLM）进行训练；

Momentum Distillation

从网络上收集的图像-文本对往往是弱相关的：文本可能包含与图像无关的词，或者图像可能包含文本中没有描述的实体。为了从嘈杂的数据中学习，我们提出了动量蒸馏法，即使用动量模型为图像-文本对比学习和掩码语言建模生成伪目标。

下游任务上的应用

ALBEF在多个下游任务上取得了最先进的性能，如下表所示。在图像-文本检索方面，ALBEF优于在更大数量级的数据集上进行预训练的方法（CLIP[2]和ALIGN[3]）。在VQA、NLVR和VE方面，ALBEF优于那些使用预先训练的物体检测器、额外的物体标签或对抗性数据增强的方法。

Visual Grounding

有意思的是，ALBEF还隐含的学习了物体、属性和关系。使用Grad-CAM对multimodal encoder的交叉注意力进行可视化，在弱监督的visual grounding任务上取得很不错的结果，如下示例：