【论文】Multimodal Transformer

【论文】Yu, Jun, Jing Li, Zhou Yu, and Qingming Huang. Multimodal transformer with multi-view visual representation for image captioning. （pdf）

Why is MT model

以往流行的方式都是使用 encoder-decoder 结构，在 encoder使用 CNN 提取局部视觉特征，decoder 使用 RNN 根据视觉特征生成 caption，这些方式有如下的一些问题：

• 它们的注意力机制都只注重对 co-attention 进行建模，即只关注模态内部的交互作用（e.g. object-to-word)，而忽略了对模态间的交互作用（e.g. object-to-object，word-to-word）
• 并不能充分理解视觉物体之间的复杂关系
• 基于区域的视觉特征并不能囊括图片中的所有物体，从而导致视觉特征不够有效，无生成准确的 caption

在篇文章中，作者首次提出将 Transformer 引入到 image caption 建立了 MT model。Transformer 的好处在于抛弃了传统的 CNN 和 RNN，完全依赖于注意力机制来获取输入和输出自己爱你的全局关系。MT model 的主要表现如下：

• MT model 在一个统一的 attention block 中同时捕捉模态内和模态间的交互作用

• 堆叠 attention blocks 加深模型可以使得 MT model 进行复杂的多模态推理

• 为了进一步提高 image captioning 的表现，MT model 还引入了 multi-view visual feature，提供更多样、更具区别性的视觉特征

Multimodel Transformer

MT model 的结构如下所示，包含一个 image encoder 和 caption decoder。首先，通过 Faster RCNN 提取出来区域视觉特征，然后将其输入到 encoder 中获得 attended visual features。decoder 根据这个视觉特征和前一个单词来预测一下个单词。细节如下图描述

测试时，生成第 $t$ 个单词的 input caption feature 是 $Y_{\le t}=[y_1,y_2,?,y_{t?1},0,?,0]0\in {\mathbb{R}}^{d_y}$，该 caption feature 和 image feature 一同送入 decoder 产生预测单词。然后，下一次预测的第 $t+1$ 个单词的时候，input caption feature 就是 $Y_{\le t+1}$

Image Encoder with Multi-View Visual Representation

在这一节，引入 multi-view image representation 对上述的 image encoder 作出修改。不同于以往，作者采用基于区域的 local multi-view features——将每个目标检测器视为一个角度，每个检测器通过不同 backbone 的 Faster RCNN 得到。考虑到不同检测器得到的特征并不对齐，作者提出了两种 multi-view image encoder，Aligned Multi-View（AMV）image encoder 和 Unaligned Multi-View（UMV）image encoder

Aligned Multi-View image encoder[^1]

作者认为统一的边框不是很好，会降低 multi-view features 的多样性，限制 encoded image features 的表征能力。同时，AMV 模型隐式的限制了目标检测器只能是 Faster RCNN 模型（Faster RCNN 要么使用需要计算好的 proposals 作为输入，要么使用自己的 RPN 生成 proposals），这样对于像是 RetinaNet 或者 YOLO 这种 one-stage 的模型就没有办法作为 AMV 的目标检测器

Unaligned Multi-View image encoder

为了解决 AMV 的问题，作者又提出了 UMA 直接整合不同目标检测器的 unaligned multi-view features

值得注意的是，UMV 可以通过堆叠学习到更多不同视角的交互作用

Experiments

我们下面来看一下论文里几张实验的图片

Attentions of MT_sv（single-view MT model） Encoder

观察上图我们可以发现：

• 在 Enc(SA)-1 中，最大的注意力值几乎出现在对角线上，说明在 encoder 的第一层中没有学到图像中物体两两的交互作用
• 在 Enc(Sa)-6 中，最大的注意力值几乎成垂直线（在第 4、9、13 列），对应图中的关键对象（如女孩、滑板）

这表明，所有 attended features 都倾向于与关键对象产生交互作用

Attentions of MT_sv Decoder

如上图所示， caption decoder 第一层和第六层的注意力图都反映了 paried words 的相似性。和 Enc(SA)-1 相似，Dec(SA)-1 并没有习得两两单词之间的交互作用。但是在 Dec(Sa)-6 中，我们发现，许多单词开始有了联系

guided-attention（GA）反应了多模态之间的相互联系（word-object）。在 Dec(GA)-1 中，一些词和物并不能很好的配对。但是在 Dec(GA)-6 中，关键对象和它们匹配的词之间的 word-object relationship 相当明显

Attentions of MT_umv Encoder

观察上图我们可以发现：

• 在 Enc(GA)-1 中，来自不同视点的 unaligned objects 自动对齐了，如在 R-101 和 R-152 中的第五个对象，R-101 中的第三个对象和 R-152 中的第 6 个对象
• 在 Enc(GA)-3 中，开始会涉及到上下文环境，如 R-152 中的第五个对象和 R-101 中的第一个、第四个对象，他们都对应女孩的身体
• 在 Enc(GA)-6 中，涉及到特定对象的一些关系，以及背景环境的关系会被模型注意到，如 R-152 中的第十三个对象和 R-101 中的第十个对象，它们都属于接街道背景

这表明， UMA image encoder 能够学会对齐来自不同目标检测器的对象，同时能够通过多视点特征探索物体和物体之间的更为复杂的关系，能够提供对图像内容的 fine-grained understanding

同时，作者也在下图展示了一些 image captioning 的预测结果

通过前两行可以明显发现，MT_umv 的预测优于 MT_sv 的预测。第三行展示了两个 MT_sv 优于 MT_umv 的例子。最后一行展示了两个模型都预测错误的例子。作者给出的结论是：

• 尽管 MT_umv 预测正确的数量多于 MT_sv，但是两者之间的性能差距没有本质上的区别，各有各的优势。甚至把两者融合在一起能够形成一个更具多样性的模型
• 不正确的预测往往会出现在图像上的一些小物体上

[^ 1]: AMV 里面的 $d_i$ 应该是可以不同的，即 $d_1?=d2?=?$ 这种