Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks

OSCAR: Object-SemantiCs Aligned pRe-training

Oscar Pre-training

Input

• Oscar 将每个输入的 image-text pair 都表示为 Word-Tag-Image triple $(w,q,v)$，其中 $w$ 为文本的 word embedding 序列，$q$ 为图像中检测出的 object tags (以文本的方式输入模型) 的 word embedding 序列，$v$ 为图像的 region vectors
  
• The object tags are used as anchor points to align image regions with word embeddings of pre-trained language models: Oscar 引入 $q$ 作为 anchor points 可以加强模型 image-text alignment 的能力，该结论是基于以下观察：在 image-text pair 中，图像里出现的重要物体往往也会出现在文本中，并使用与 object tags 相同或近义的词汇。由于 $q$ 和 $w$ 都属于语言模态，因此模型更容易找到它们之间的对齐关系。某个文本的 word embedding 如果与某个 Object tag 比较相似，那么该 word embedding 也应该与 Object tag 对应的 image region 有较大的注意力权重 (dictionary look up)。同时，这个方法也有助于减少图像区域的 Ambiguity，也就是区分 vision space 中十分相似但 language space 中十分不同的物体。送入 V+L 模型的 image regions 通常是 over-sampled，这导致不同图像区域都有较大重合，但从图像上难以区分。如下图 $c$ 所示，couch 和 dog 在 image region features 上十分相似，但在 word semantic space 中十分不同
  
• $v$ 和 $q$ 的具体生成方法如下：给定一张带有 $K$ 个 regions of objects 的图片 (normally over-sampled and noisy)，使用 Faster R-CNN 抽取出每个 region 的特征 $(v^{\prime },z)$，其中 $v^{\prime }\in {\mathbb{R}}^P$ 是一个 $P$ 维向量 ($P=2048$)，$z$ 是一个 $R$ 维向量 ($R=4$ or $6$, It includes coordinates of top-left & bottom-right corners, and/or height & width.). 接着将 $v^{\prime }$ 和 $z$ 连接后送入全连接层，将其映射到与 word embedding 相同的维数得到 $v$。同时，使用同一个 Faster R-CNN 检测一系列的高精度 object tags，$q$ 即为这些 object tags 对应的 word embeddings 的序列

Pre-Training Objective

• Oscar 的输入 $(w,q,v)$ 可以从两个角度来看：
  其中 $x$ 为 modality view，用于区分文本和图像表示；$x^{\prime }$ 为 dictionary view，用于区分两个不同的语义空间。这两种不同的视角可以让我们设计出一个全新的预训练目标
• A Dictionary View: Masked Token Loss: 设 $h=[w,q]$ 为 discrete token sequence。类似 BERT 中的 masked language model，设置 Masked Token Loss (MTL) 作为预训练任务。在每个迭代中，用 [MASK] 遮盖 $h$ 中 15% 的 tokens，损失函数如下：
  

关于 Dictionary 的解释：A semantic space can be viewed a vector space defined by a dictionary, which maps an input to a vector representation in the semantic space. For example, BERT can be viewed as a dictionary that defines a linguistic semantic space. BERT maps an input word or word sequence into a feature vector in the semantic space.

• A Modality View: Contrastive Loss: 设 $h^{\prime }=[q,v]$ 表示图像模态。有 50% 的几率随机从数据集 $\mathcal{D}$ 中采样一个 tag sequence 来替代原来的 $q$，组成 “polluted” image representations。然后在 [CLS] 对应的输出后添加一个 FC 层 $f(.)$ 用于二分类，判断当前 $(w,h^{\prime })$ 包含的是否是原来的 image representation
  
• The full pre-training objective:
  During the cross-modal pre-training, we utilize object tags as the proxy of images to adjust the word embedding space of BERT, where a text is similar to its paired image (or more specifically, the object tags detected from the image), and dissimilar to the polluted ones.

Pre-training Corpus

• We have built the pre-training corpus based on the existing V+L datasets, including COCO, Conceptual Captions (CC), SBU captions, flicker30k, GQA etc… In total, the unique image set is 4.1 million, and the corpus consists of 6.5 million text-tag-image triples, which is less than 9.6 million pairs used for UNITER pre-training and 9.18 million pairs for LXMERT.

Implementation Details

• 我们预训练了两个模型: ${\text{OSCAR}}_{\text{B}}$ 和 ${\text{OSCAR}}_{\text{L}}$，分别使用 ${\text{BERT}}_{\text{BASE}}$ 和 ${\text{BERT}}_{\text{LARGE}}$ 的参数进行初始化 (The sequence length of discrete tokens $h$ and region features $v$ are 35 and 50, respectively.)

Adapting to V+L Tasks

Experimental Results & Analysis

Performance Comparison with SoTA

Qualitative Studies

• 我们用 $t$-SNE 对 image region 和 word token 的 features 在 2D map 上进行了可视化。可以看出，在 object tags 的帮助下，不同模态的同一物体之间的距离被大幅缩小 (e.g. person, zebra)，相近语义的物体间的距离也变得更小 (e.g. animal (person, zebra, sheep, bird))
  这更加说明了 object tags 对于 alignment learning 的重要性: it plays the role of anchor points in linking and regularizing the cross-modal feature learning.

References

• Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks
• The code and pre-trained models are released: https://github.com/microsoft/Oscar