香侬读 | VD-BERT：用BERT搭建统一的视觉对话模型

论文标题：

VD-BERT: A Unified Vision and Dialog Transformer with BERT

论文作者：

Yue Wang, Shafiq Joty, Michael R. Lyu, Irwin King, Caiming Xiong, Steven C.H. Hoi

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2004.13278

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视觉对话（Visual Dialog）指的是给定一张图、它的标题和问题，我们需要给出这个问题的答案，在VD中，对话往往有多轮，而后面的问题会和前面的对话相关。

本文提出统一的视觉对话VD-BERT模型，联合编码视觉信息和文本信息，既适用于判别式方法，也适用于生成式方法。VD-BERT在视觉对话数据集VisDial实现了单个模型和集成模型上的最佳效果。

视觉对话

人类感知世界是“多模态”的而非“单模态”，学习知识也是在多模态的条件下进行的。

在所有的感知模态中，视觉和文本（语言），是其中最为重要的两类，而文本又是人类所独有的能力。

通过将视觉感知到的内容转换为文本信息，是我们了解世界的重要途径。视觉对话任务就是在模拟这个过程。

给定一副图片（或视频等视觉内容）和一个问题，我们可以根据图片内容去回答这个问题。

之后，我们还可以连续问若干问题，每个问题都有回答，如此根据图片和之前的对话进行下一轮对话，就是视觉对话，而找到每个问题的答案，就是视觉对话的目标。

这可以形式化为：

其中

是视觉信息，

是视觉信息的说明（如标题），

是第

轮的问题，

是第

轮的回答。

有两种方法可以找到

，一是“判别式”——从给定的一些回答候选中选一个，二是“生成式”——直接生成回答。

从上式可以看到，视觉对话实际上有四个部分：视觉信息V，对话历史H，当前问题Q和当前回答A。

过去对视觉对话的研究大都采用注意力的方法，让回答A去关注Q,V和H。然而，这种方法不能直接让V和H之间建立联系，从而可能忽略过去的对话内容。

基于此，本文提出VD-BERT，用BERT去建模多个部分的联系，任意两个部分之间就可以通过自注意力完成交互，从而不丢失历史对话信息，如下图所示：

和BERT一样，本文使用MLM和NSP两个训练任务去训练VD-BERT，然后再通过Rank的方法微调VD-BERT，从而可以使用一个模型同时完成判别式和生成式两种生成方法。

总的来说，本文贡献如下：

• 使用预训练的BERT作为视觉对话模型，并通过MLM和NSP的训练得到一个统一模型；

• 在VisDial数据集上实现了单个模型和集成模型二者的最优结果；

• 可以同时应用在判别式和生成式两种生成方法上。

VD-BERT

VD-BERT的结构和流程十分简单。下图是VD-BERT的模型结构：

模型流程分为几步：得到视觉表征，得到文本表征，模型训练，模型微调。

视觉表征

本文使用Faster R-CNN得到36个对象视觉表征，用于编码图片的视觉信息，记为

。这些特征将作为BERT的输入的一部分。

文本表征

为了编码文本信息并让其和视觉信息充分结合，本文按照BERT，把历史对话以[EOT]为分隔符拼接起来，作为VD-BERT的文本部分，从而得到

，其中

是一个候选回答。

模型训练

在得到视觉输入和文本输入后，把这两个再拼接起来作为VD-BERT整个的输入，得到

。注意到，我们使用了预训练的BERT去初始化VD-BERT，让它得到一些文本的先验知识。

为了训练VD-BERT，本文提出两个，也是BERT所提出的训练任务：MLM和NSP。MLM和BERT一致，随机掩码文本部分15%的词，让模型去预测它。

NSP有所不同，VD-BERT所做的是，让模型的[CLS]去预测当前的候选回答

是不是真正的回答，即输出一个0-1之间的概率。

对于判别式方法，只需要从候选回答集中采样一些回答，然后再用NSP去预测是否正确即可；对于生成式方法，只需要一步一步预测

即可，类似自回归模型。

模型微调

除了一个回答是否是正确答案之外（0或1），VisDial v1.0还为每个候选答案给出了相关性得分，用于评判每个答案和正确答案之间的语义相关性，得分范围为0-1之间。于是，VD-BERT就可以使用NSP在此基础上进一步微调，而在推理的时候，只需要选择得分最大的那个答案即可。

实验

本文在视觉对话数据集VisDial v0.9和VisDial v1.0上实验，使用BERT-base作为VD-BERT骨干，使用Recall@K、MRR、Mean Rank和NDCG作为测评指标，其他实验细节详见原文。

下表是在VisDial v1.0上的结果，可以看到，VD-BERT在几乎所有指标上都超越了之前的模型。

特别注意到，微调的VD-BERT（*）只在NDCG上表现更好，而在其他指标上表现更差，这是因为NDCG衡量的回答的相关度，微调可以提高其表现，但是反而降低了在其他指标上的效果。

下表是在VisDial v0.9上的结果，可以看到，无论是判别式方法还是生成式方法，VD-BERT都能取得一致更好的效果。

下面来看看视觉信息和文本信息的交互情况。从下图可以看到，文本和图片中的对象是对应的。motorcycle关注了5和8（都是motorcycle），而he关注了4（人），helmet关注了4和8。

小结

本文提出VD-BERT，使用预训练的BERT作为统一的视觉对话模型，通过MLM和NSP的训练，VD-BERT能够很好建模视觉信息和文本信息及其之间的相互联系。

VD-BERT简单有效，不需要任何模型结构设计，也不需要多余的损失函数优化，更不需要额外的标注数据，就能实现SOTA表现。

多模态是近些年发展很快的一个领域，因为和人类获取信息的过程更接近，多模态能够更大地推动CV和NLP在现实的应用和落地。更好、更快的多模态模型是未来的一个持续性研究方向。