曾幾何時，多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練已經(jīng)不是一個新的話題，各大頂會諸多論文仿佛搭上Visual和BERT，就能成功paper+=1，VisualBERT、ViLBERT層出不窮，傻傻分不清楚。..。..這些年NLPer在跨界上忙活的不亦樂乎，提取視覺特征后和文本詞向量一同輸入到萬能的Transformer中，加大力度預(yù)訓(xùn)練，總有意想不到的SOTA。

如何在多模態(tài)的語境中更細致準確地利用Transformer強大的表達能力呢？Facebook最新的 Transformer is All You Need 也許可以給你答案。

這篇貌似標(biāo)題黨的文章開宗明義，針對文本+視覺的多模態(tài)任務(wù)，用好Transformer就夠了，與許多前作不同，這次提出的模型一個模型可以解決多個任務(wù)：目標(biāo)檢測、自然語言理解、視覺問答，各個模型板塊各司其職、條理清晰：視覺編碼器、文本編碼器、特征融合解碼器，都是建立在多層Transformer之上，最后添加為每個任務(wù)設(shè)計的處理器，通過多任務(wù)訓(xùn)練，一舉刷新了多個任務(wù)的榜單。

文本編碼器用Transformer提取文本特征是個老生常談的問題，從BERT石破天驚開始，純文本領(lǐng)域近乎已被Transformer蠶食殆盡，所以該文也不能免俗，直接借用BERT的結(jié)構(gòu)提取文本內(nèi)容，區(qū)別在于，為了解決多個任務(wù)，在文本序列前添加了一個針對不同任務(wù)的參數(shù)向量，在最后輸出隱藏狀態(tài)到解碼器時再去掉。

視覺編碼器本文將Transformer強大的表達能力運用到視覺特征的提取中，由于圖片像素點數(shù)量巨大，首先通過基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ResNet-50提取卷積特征，極大程度上地降低了特征數(shù)量，最終得到的feature map大小為，然后用全聯(lián)接層調(diào)整單個特征的維度到，再利用多層Transformer中的注意力機制提取各個feature之間的關(guān)系，由于Transformer的輸入是序列，文章將拉成一條長為的序列，另外和文本編碼器類似，同樣添加了與下游任務(wù)相關(guān)的。

其中是調(diào)整維度的全聯(lián)接層，是多層Transformer編碼器。

模態(tài)融合解碼器多模態(tài)的關(guān)鍵之一就在于怎么同時利用多個模態(tài)，在本文中是通過Transformer的解碼器實現(xiàn)的，這個解碼器首先將任務(wù)相關(guān)的query做self-attention，再將結(jié)果與文本編碼器和視覺編碼器的結(jié)果做cross-attention，針對單一模態(tài)的任務(wù)，選取對應(yīng)編碼器的輸出即可，針對多模態(tài)的任務(wù)，取兩個編碼器輸出的拼接。

任務(wù)處理器（task-specific output head）之前多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型往往只針對某一項任務(wù)，而本文提出的一個模型可以解決多個文本+視覺任務(wù)，與BERT可以解決多個文本任務(wù)類似，本文的模型在模態(tài)融合解碼器的結(jié)果上添加為每個任務(wù)設(shè)計的處理器，這個處理器相對簡單，用于從隱藏狀態(tài)中提取出與特定任務(wù)相匹配的特征。

目標(biāo)檢測：添加box_head和class_head兩個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從最后一層隱藏狀態(tài)中提取特征用來確定目標(biāo)位置和預(yù)測目標(biāo)類型。

自然語言理解、視覺問答：通過基于全聯(lián)接層的分類模型實現(xiàn)，將模態(tài)融合解碼器結(jié)果的第一位隱藏狀態(tài)輸入到兩層全聯(lián)接層并以GeLU作為激活函數(shù)，最后計算交叉熵損失。

實驗與總結(jié)本文提出的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型各個板塊劃分明確，通過多層Transformer分別提取特征，再利用解碼器機制融合特征并完成下游任務(wù)，同時借助最后一層任務(wù)相關(guān)的處理器，可以通過一個模型解決多個任務(wù)，同時也讓多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練成為可能，并在實驗中的各個數(shù)據(jù)集上得到了論文主要進行了兩部分實驗：

多任務(wù)學(xué)習(xí)：

這里的多任務(wù)涉及目標(biāo)檢測和視覺問答兩個任務(wù)，在目標(biāo)檢測上運用COCO和VG兩個數(shù)據(jù)集，在視覺問答上運用VQAv2數(shù)據(jù)集。對比了單一任務(wù)和多任務(wù)同時訓(xùn)練的結(jié)果，同時對比了不同任務(wù)共用解碼器的結(jié)果。

從結(jié)果中我們可以看出，單純的使用多任務(wù)訓(xùn)練并不一定可以提高結(jié)果，不同任務(wù)間雖然相關(guān)但是卻不完全相同，這可能是任務(wù)本身差異或者數(shù)據(jù)集的特性所導(dǎo)致，第二行和第五行可以很明顯地看出COCO上的目標(biāo)檢測和VQAv2的視覺問答相結(jié)合后，結(jié)果有顯著的下降，然而VG上的目標(biāo)檢測卻能夠和視覺問答很好地結(jié)合，通過三個數(shù)據(jù)集上的共同訓(xùn)練，可以得到最高的結(jié)果。

多模態(tài)學(xué)習(xí)：

這一實驗中，為了體現(xiàn)所提出模型能夠有效解決多個多種模態(tài)的不同任務(wù)，論文作者在之前COCO、VG、VQAv2的基礎(chǔ)上，增加了單一文本任務(wù)GLUE的幾個數(shù)據(jù)集（QNLI、QQP、MNLI、SST-2）和視覺推斷數(shù)據(jù)集SNLI-VE，從數(shù)據(jù)集的數(shù)量上可以看出本文模型的全能性。與本文對比的有純文本的BERT、基于Transformer的視覺模型DETR、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型VisualBERT。

仔細看各個數(shù)據(jù)集上的結(jié)果，不難看出本文提出的模型其實并不能在所有數(shù)據(jù)集多上刷出SOTA，比如COCO上遜色于DETR，SNLI-VE遜色于VisualBERT，SST-2遜色于BERT，其他數(shù)據(jù)集上都有一定的提高，但是模型卻勝在一個“全”字，模型的結(jié)構(gòu)十分清晰明了，各個板塊的作用十分明確，同時針對不同任務(wù)的處理器也對后續(xù)多模態(tài)任務(wù)富有啟發(fā)性。

原文標(biāo)題：【Transformer】沒有什么多模態(tài)任務(wù)是一層Transformer解決不了的！

文章出處：【微信公眾號：深度學(xué)習(xí)自然語言處理】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

責(zé)任編輯：haq