多模态论文阅读之VLMo

VLMo泛读

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Title

VLMo:Unified Vision_Langugae Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts

Motivation

1. CLIP和ALIGN都采用dual-encoder 的方式分别编码图像和文本，模态之间的交互采用cosine similarity ，这种方法对retrieval tasks(检索任务)及其有效；但是如此shallow intersection between images and text is not enough to handle complex VL classfication tasks. In ViLT, find that CLIP gives a relatively low accuracy on visual resaoning(VR) task; 后来一系列的tasks，采用的fusion encoder 的方式，即一开始分来images and text 然后采用transformer的encoder 做cross-modal 的intersection，这样的architecture 弥补了dual encoder architecture的drawback，But it requires to jointly encode all possible image-text pairs to compute similarity scores for retrieval tasks. The quadratic time complexity leads to a much slower inference speed than the dual-encoder models models whos time complexity is linear. So, 有没**有一种融合上述两种架构的方法呢？**做检索任务的时候用 dual-encoder架构，做classfication的时候用fusion encoder，所以本文提出了Mixture-of-Modality-Experts
2. VLMo的训练loss是image-text contrastive(ITC), image-text matching(ITM), masked Language modeling(MLM)和ALBEF是一样的。提出了一个stagewise的预训练方法分别vision 和NLP中的large-scale corpus：首先在vision上训练好，再预训练language experts on text-only data，最后将模型用于vision-language pre-training。

Contribution

1. 模型上的改进：Mixture-of-Modality-Experts
2. 训练方式上的改进：分阶段模型预训练

Model

1. 模型中所有的multi-head self-Attention都是share weights的
2. 模型inference的时候很灵活，要做那个任务，切换到那个架构上就行。
3. 分阶段训练策略
   

Expertiments

1. 比ALBEF性能好很多
2. 在更大的数据集上训练，数据变得更好。

Summary

1. 就是把transformer里的encoder中的FFN分为了几个FFN