视觉理解论文系列(三)VL-BERT: PRE-TRAINING OF GENERIC VISUALLINGUISTIC REPRESENTATIONS_vl-bert: pre-training of generic visual-linguistic

背景

这是微软亚研院的工作，将纯文本设定的bert扩展到visual-linguistic场景，从预训练到fine-tune，可以用于多个下游任务。

摘要

作者提出了一个可预训练的用于学习视觉-语言任务通用表征的模型VL-BERT，VL-BERT以transformers为主干，可以同时接受V、L特征作为输入。预训练任务使用了包括visual-language数据集Conceptual Captions，纯文本语料数据集BooksCorpus&English Wikipedia。该预训练模型可以微调至大多数下游视觉-语言相关任务中，实验表明VL-BERT在多项任务中都取得了不错的结果。

动机

(1)在视觉或者文本领域，预训练得到通用表示已经在一系列任务上取得显著的成效。在视觉领域，有在ImageNet上预训练过的各类backbone；在自然语言处理任务中，有预训练模型Bert。但是，在V-L任务中经过预训练的通用表征模型仍然匮乏(大部分是任务特定的模型)。
(2)V-L中任务特定的模型的使用，使得它们(模型本身)很难从预训练任务中获得收益(因为预训练任务可能与目标任务大相径庭)。
所以，作者希望学习一个generic的表示，可以把视觉和语言的信息结合并且对齐。

贡献

提出了VL-BERT，一个用于视觉-语言任务的可训练通用表征，Backbone使用Transformer，同时以视觉特征、语言特征作为输入(输入word或者RoI，对应的feature形式分别是wordPiece embedding和fast R-CNN提取的feature