ViLT 浅析

本文主要是介绍ViLT 浅析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ViLT 浅析

论文链接：ViLT

创新点

本文先分析了4种不同类型的Vision-and-Language Pretraining(VLP)

其中每个矩形的高表示相对计算量大小，VE、TE和MI分别是visual embedding、text embedding和modality interaction的简写。

根据上述划分原则

• VSE、VSE++和SCAN属于(a)类型。对图像和文本独立使用encoder，图像的相对复杂，文本的相对简单，使用简单的点积或者浅层attention层来表示两种模态特征的相似性。
• CLIP属于(b)类型。每个模态单独使用重的transformer encoder，使用池化后的图像特征点积计算特征相似性。
• ViLBERT、UNTER和Pixel-BERT属于©类型。这些方法使用更深的transformer进行模态融合，但是由于VE仍然使用相对复杂的卷积网络进行特征抽取，导致计算量依然很大。
• 而作者提出的ViLT模型属于d类，ViLT是首个将VE设计的如TE一样轻量的方法，该方法的主要计算量都集中在模态交互上。

文本一般使用transformer的线性嵌入，而以前的图像特征则采用CNN提取相关特征，而作者提出了采用一个线性嵌入来提出特征

网络结构

对于图像特征的提取作者采用了类似ViT一样的Patch Embedding结构，首先将图片划分为一小个的Patch并输入到线性投影层，而对于文本特征的提取作者采用了对完整的单词进行mask的方式。然后对于提取到的特征分别进行位置编码添加其位置信息，然后进行模态编码其中使用0表示文本特征，1表示图像特征，同时给文本与图像特征添加一个额外的可学习[class] embedding，方便和下游任务对接，最后两个特征进行拼接，并输入到transformer编码器中。

• ImageText Matching：用来判断图像文本是否匹配
• Masked Language Modeling：预测被掩盖的单词
• word patch alignment：计算teextual subset和visual subset的对齐分数

总结

文章主要受到了ViT的影响设计一个Patch Embedding结构将图像特征序列化，并与文本特征进行模态融合。

采用Patch Embedding结构使得整个模型训练大幅度加快，同时在许多任务上保持着较高的准确率。

这篇关于ViLT 浅析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---