Multimodal Transformer with Mult

作者: 卖鱼家的少爷 | 来源:发表于2020-10-22 22:04 被阅读0次

Introduction

之前方法的主要问题：

注意力机制只关注模态间的相互影响（object to word）
目前的模型都太小可能无法完全理解 visual object 之间的复杂关系
region-based visual features 可能无法涵盖图中所有的 object，不足的视觉表达导致无法产生精准的 caption

针对前两点：

使用MT（Multimodal Transformer）model for image captioning，与CNN-RNN

captioning 模型不同，MT不使用RNN，完全依赖注意力机制，使用深度 encoder-decoder来同时获得每个模态的 self-attention 和跨模态的 co-attention

针对最后一点：

使用 multi-view feature learning 以适应对齐和非对齐的 multi-view visual features

Multimodal Transformer

The Transformer Model

Transformer的核心构成是scaled dot-product attention

点积attention包含一个query和keys与values的集合，计算query与所有keys的点积，再除以维度d的开方，然后使用softmax得到attention weights作用于values上

在实现中，keys和values是两个 $n\times d$ 的矩阵 $K$ 和 $V$ ，m个query由 $m\times d$ 的矩阵 $Q$ 表示，attention function表示为：
$\huge{F = A(Q, K, V)=\operatorname{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V}$
$m\times d$ 的矩阵 $F$ 表示 $Q$ 的attended features

multi-head attention（MHA）

multi-head attention可以使模型关注不同representation子空间的不同信息

multi-head包含h个平行的head，每一个对应一个独立的scaled点积attention function，multi-head attention functions的attended features F表示为：
$\huge{F = MA(Q,K,V)=\operatorname{Concat}(h_1,...,h_h)W^o}$

$\huge{h_i=A(QW^Q_i,KW^K_i,VW^V_i)}$

其中 $d\times d_h$ 的 $W_i$ 是第 $i$ 个head的投影矩阵， $h*d_h\times d$ 的 $W^o$ 是各heads的信息相加的output投影矩阵。 $d_h$ 是各head输出的features的维度，为了防止模型过大， $d_h$ 被设置为 $d/h$

feed-forward networks（FFN）

FFN的输入来自MHA，使用两个包含ReLU激活函数和dropout的线性层进一步transforming：
$\huge{\operatorname{FFN}(x)=\operatorname{FC}(\operatorname{Dropout}(\operatorname{ReLU}(\operatorname{FC}(x))))}$
Transformer是一个深度端到端架构，以encoder-decoder的策略堆积attention blocks：

Transformer

L是堆叠的attention blocks的数量，encode和 decoder中的blocks数量相同

MHA学习考虑两个输入特征之间相互作用的attended features，FFN对attended features进一步非线性处理。在encoder中，每个attention block是self-attentional的，queries、keys和values来自于同一个输入特征，而decoder中的attention block包含一个self-attention层和一个guided-attention层，用encoder最后一个attention block的输出来guide attention learning

为了便于优化，跳层连接和layer normalization被用于MHA和FFN

Multimodal Transformer for Image Captioning

MT架构被描述为由image encoder和textual decoder组成

image encoder输入一张图像，使用预训练的Faster R-CNN提取region-based visual features，然后送入encoder通过self-attention learning获得attended visual representation

decoder输入attended visual features和previous word，循环预测next word

MT架构的流程图：

MT架构流程图

图中[s]是caption开始或结束的界定符

Image Encoder

输入图像先经过在Visual Genome数据集上预训练的Faster R-CNN提取一组visual features。然后根据检测到的目标的置信度降序排序，并取前m个目标。每个目标区域的卷积特征再经过一个mean-pooling得到一个 $d_x$ 维的feature vector。最终，这个图像由 $m\times d_x$ 的特征矩阵 $X$ 表示。

$X$ 输入进一个全连接层调整维度，使之与encoder匹配，再输入进 $L$ 个attention blocks的encoder。第 $i$ 个attention block $A_{\operatorname{enc}}^l$ 将第 $i-1$ 个attention block的输出 $X^{l-1}$ 作为输入，然后输入 $X^l$ ：
$\huge{X^l=A^l_{\operatorname{enc}}(X^{l-1})}$
每个 $A_{\operatorname{enc}}^l$ 包含独立权重的MHA和FFN

Caption Decoder

输入caption首先进行tokenized，并限制到最大长度为n个词，每个词由300维的词向量表示，词向量使用在大规模语料库上预训练的300-D GloVe word embedding得到

一个caption句子由 $n\times 300$ 的特征矩阵 $Y$ 表示，对于小于16个词的captions使用0-padding填充至最大尺寸

word embeddings输入一层有 $d_y$ 个hidden units的LSTM，得到的caption representations为 $n\times d_y$ 的矩阵 $Y$

训练阶段

caption decoder的输入来自image encoder和caption representations

给定attended image features $X^L$ 以及caption input features $Y$ ，包含 $L$ 个attention blocks的caption decoder使用和encoder类似的策略学习去预测attended word features：
$\huge{Y^l=A^l_{\operatorname{dec}}(X^L,Y^{l-1})}$
其中每个 $A_{\operatorname{dec}}^l$ 包含两个MHA和一个FFN，第一个MHA在caption words上进行self-attentions的modeling，第二个MHA在caption words上学习image-guided attention

需要注意的是self-attention只能attend输出句子中较早的位置，并且是通过在计算self-attention的softmax步骤之前masking后续位置来实现的，因此会产生一个 $n\times n$ 的三角mask矩阵M。

输出特征 $YL$ 输入到一个线性word embedding层，将features transform到 $d_v$ 维空间， $d_v$ 是词库的大小。随后，在每个词计算下一个词的可能性的时候都使用softmax交叉熵损失。

测试阶段

caption通过word-by-word的序列方式生成。当生成第 $t$ 个词时，输入特征表示为 $Y_{\leq t}=[y_1,y_2,...,y_{t-1},0,...,0]$ ∈ $n\times d_y$ 维空间，其中0对应0-padded feature。input caption features和image features输入模型得到词库中可能性最大的词。预测得到的词随后被整合进inputs，进行循环生成新的inputs $Y_{\leq{t+1}}$ 。

为了增加生成captions的多样性，在test阶段还引入了beam search策略

Image Encoder with Multi-view Visual Representation

使用region-based local multi-view features来表示图像，每个object detector都被当做是one single view

不同detectors提取到的objects是unaligned的，为了能够在不同的views中学习相关性，前述image encoder模型进一步演化出了两个multi-view image encoder模型，Aligned Multi-View（AMV）image encoder和Unaligned Multi-View（UMV）image encoder

Aligned Multi-View Image Encoder

AMV使用一个简单的策略从不同的detectors中获得aligned multi-view features：两阶段特征提取网络

给出M个预训练的Faster R-CNN，首先选出一个检测器作为primary模型来生成对于所有views的unified bboxes，不同primary模型的选择对于生成特征的质量有一定的影响，这里直接选择了表现最好的模型来作为primary

随后，unified bboxes输入进不同的Faster R-CNN模型提取特征。实际上这些Faster R-CNN模型以及退化到各自的Fast R-CNN版本，以pre-computed bboxes作为输入，输出的multi-view features就是aligned的，这样每对multi-view features就与图像中的一个object相对应

假设生成了m个unified bboxes，第 $i$ 个view提取的features可以被表示为 $m\times d_i$ 的矩阵 $X_i$ ， $d_i$ 是features的维度。通过在列方向上的concatenate就可以得到 $m\times (d_1+d_2+...+d_M)$ 的multi-view features X。这些aligned multi-view features可以代替前面提到的single-view feature，并且可以无缝输入至image encoder。AMV的流程如图：

AMV流程图

其中的AMV Image Encoder和之前提到的image encoder是一样的

但是AMV使用unified bboxes的策略可能对multi-view features的多样性不利，对encoded image features的representation 能力会造成限制。此外，AMV隐式约束了每个view的目标检测器为Faster R-CNN，既可以使用pre-computed 的bboxes也可以使用built-in的RPN。这限制RetinaNet或YOLO等一阶段模型的使用。

Unaligned Multi-View Image Encoder

为了解决AMV的限制，提出了更generalized的UMV，可以直接整合不同目标检测器的unaligned multi-view features：

UMV流程图

第 $i$ 个view的visual features可以由 $m_i\times d_i$ 的矩阵 $X_i$ 表示， $m_i$ 是features的数量， $d_i$ 是feature的维度，不同的view可以有不同的 $m_i$ 和 $d_i$ 。Unaligned multi-view features将送入一个encoder同时进行aligned和fused。这里将同样选择其中一个view作为primary，primary输出的features将guide其他views的attention learning。其他views的attended features将被整合进primary view的features来输出output features。

给出multi-view features $X_1,X_2,...,X_M$ ，它们先线性映射至统一的维度d，变换后的representations为 $F_1,F_2,...,F_M$ 。假设 $F_1$ 是primary view的features，这里有M-1个MHA模块去对 $F_1$ 和 $F_i,i∈{\{2,3,...,M\}}$ 之间的相互作用进行modeling：
$\huge{\tilde{F}_{(i)}=\operatorname{MHA}_{(i)}(F_{(1)},F_{(i)},F_{(i)})}$
同 $F_1$ 有相同的 $m_1\times d$ 大小的 $\tilde{F}_i$ 是第 $i$ 个view的attended output features，并且可以通过element-wise summation与 $F_1$ 进行整合。这里的MHA可以被理解为从其他views的image features上学习image-guided attention。
$\huge{\tilde{F}_{(1)}=F_{(1)}+\tilde{F}_{(2)}+\tilde{F}_{(3)}+,...,+\tilde{F}_{(M)}}$
最后所有的 $\tilde{F}_i$ 和 $F_1$ 整合在一起得到 $\tilde{F}_1$ ，再Normalize之后输入FFN，得到transformed representations

值得注意的是，还可以对UMV模型进行深度叠加，以了解不同views之间更准确的相互作用，从而输出更具鉴别性的视觉特征。

Experiments

Datasets

提取bottom-up attention的视觉特征的目标检测器使用Visual Genome数据集预训练。

MSCOCO

原本的83k training images，40k validation images 和 83k test images 使用 Karpathy splits分为113k training images，5k validation images 和 5k test images

Visual Genome

使用object和attribute annotations 预训练 bottom-up-attention 模型，同样使用Karpathy splits分为98k training images，5k validation images 和 5k test images。由于Visual Genome中部分数据与MSCOCO中重叠，validation 和 test splits中的内容需要仔细检查，避免影响。同时数据进行清理和筛选后使用1600个object类和400个attributes进行训练。

Implementation Details

captions将进行一系列预处理：caption sentences首先转化为小写然后tokenized为包含空格的words，丢弃预训练GloVe词库中出现次数少于5次或不存在的稀有词之后得到9343个words。通过GloVe词库，将caption中的每个word表示为word embedding vector。词库之外的words被表示为全零向量。

预训练的bottom-up-attention模型用于检测object，并从检测到的object中抽取视觉特征。对于M=3时的multi-view image representation，分别训练三个不同backbone（ResNet-101，ResNet-152和ResNeXt-101）的Faster R-CNN模型。在每个模型中，每张图像由置信度最高的100个object表示，每个object又由detected region的最后卷积特征经过mean-pooling得到的向量表示。

输入的image feature维度 $d_x$ 和输入的caption feature维度 $d_y$ 分别是2048和512。MHA中latent的维度 $d$ 为512，head的数量 $h$ 为8，每个head的latent维度 $d_h=d/h=64$ 。encoder和decoder中attention block的数量 $L∈\{1,2,4,6,8\}$ 。

训练MT模型时使用Adam solver和大小为10的batch size。初始学习率为 $\min(1te^{-4},3e^{-4})$ ， $t$ 是从1开始的当前epoch数。在6个epochs之后，学习率每3个epochs减半。所有模型现使用交叉熵损失训练15个epochs，然后使用self-critical损失继续训练10个epochs以减轻交叉熵优化的exposure bias。