How to选择多模态模型
本文以VLP为基础，详细介绍VLP的各个组成部分，以及各个部分的不同配置对效果的影响。
1. VLP中的五大模块
VLP大多遵循同一个框架，包括五大模块，分别为Vision Encoder，Text Encoder，Multimodal Fusion，Encoder-only or Encoder-Decoder，以及预训练任务。不同的VLP论文主要针对这五个模块进行不同的设计。
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Visual Encoder
Visual Encoder主要包括3种类型。
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OD-based Region Features
使用object detection模型（一般为Faster RCNN）识别图像中的目标区域，并生成每个目标区域的特征表示。如下图，
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对图中的各个目标region识别后生成表示，融入到Bert中。
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CNN-based Grid Features
利用CNN提取grid feature作为图像输入。即在原始图像上提取信息，将CNN最终的输入特征平铺序列输入到多模态模型中。 -
ViT-based Patch Features
ViT采用的将图像分解成patch，每个patch生成embedding输入到模型中。随着Vision-Transformer的发展，第三种方式逐渐成为主流方法。
本文主要研究的Visual Encoder是第三种，不需要依赖object detection模块或前置的CNN特征提取模块。
Text Encoder
包括诸如BERT，ALBERT等经典预训练语言模型结构。
Multimodel Fusion
主要指如何融合图像侧和文本侧Encoder输出表示。主流方法包括2种。
- co-attention，图像侧和文本侧分别使用transformer编码，在每个Transformer编码，在每个Transformer模块间加入图像和文本之间的cross attention。
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merged attention model，图像侧和文本侧最开始就被拼接到一起，输入到transformer的模型中。其中，merged attention model方法的参数量相对更少。
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模型结构
主要包括Encoder-only和Encoder-Decoder两种类型。
一般比较常见的是Encoder-only的结构，对于Encoder-Deocder结构，将Encoder得到的多模态表示输入到Decoder中，递归解析出后续单词，
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预训练目标
可以分为三大类。
- Masked Language Modeling（MLM），随机遮盖掉部分token，使用其它token以及图像信息预测被遮住的token，类似于Bert中的MLM。
- Masked Image Modeling（MIM），对输入的部分图像region或patch进行mask，然后预测被mask掉部分目标类别，或者基于回归任务还原被mask掉部分的像素。
- Image-Text Matching（ITM），预测image和text的pair对是否匹配。
- Vision-Language Matching：使用image和language的匹配任务作为预训练目标。
- Vision-Language Contrastive Learning：基于对比学习的图文任务
- Word-Region Alignment: 对齐vision patch和word
- Visual Question Answer：用下游任务，如预测给图问题预测答案这个任务来训练。
下表汇总了一些SOTA VLP模型这5个模块的配置。
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2. 哪种VLP模型配置最好
文中进行了详细的对比实验，分析VLP模型5个模块采用不同配置的效果差异。最后，文中也列出了各种SOTA VLP的效果。
实验一：探索不同的Text/Image Encoder对效果的影响。
不进行VLP预训练对比不同Text Encoder，Vision Encoder效果。使用文本，图像单模态的模型各自的参数初始化对应的Encoder，在Encoder输出基础上接多层随机初始化Transformer，然后直接在下游任务上Finetune，效果如下表。
从表中数据可以看出，在不进行预训练的情况下，各个text Encoder效果差距不大，RoBERTa效果最稳定。对于Vision Transformer来说，Swin Transformer取得了最好的效果。
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文中提出两个训练技巧，首先，对于随机初始化的参数和使用预训练初始化的参数，要使用不同的学习率，前者的学习率设置得大一些对效果有帮助。其次，finetune阶段增大图像分辨率会带来效果显著提高。
实验二 探索multimodal Fusion模块对效果的影响
实验结果表明，co-attention比merged-attention效果更好。这表明VLP任务中，最好是不同模态使用一套独立的参数。文中也提到，这个结论在rigion-based方法中并不使用。
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实验三 Encoder-Only和Encoder-Decoder对比
从上图可以看到，Encoder-Only模型的效果更好，但是Encoder-Decoder模型更灵活。
可以解决image captioning等和文本生成有关的任务。
实验四 不同预训练任务的效果对比
通过下面任务可以看出，MLM任务和ITM任务都对模型效果有显著提升。其中MLM带来的提升更大。而MIM任务，即mask部分图像再进行预测，加入预训练后效果反而下降。
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最后，文中也对比了各个SOTA方法的效果。文中采用最优配置进行模型训练，得到了VLP预训练框架METER，取得了非常显著的效果。
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Visual-Language往事
两篇VLP综述类的文章
- VLP：A Survey on Vision-Language Pretraining
- An empirical study of training end-to-end vision-and-language Transformers
想梳理清楚多模态模型，核心需要明确不同多模态模型在模型结构，Visual Encoder方法，预训练任务3个方面的差异。
模型结构主要分为单流模型和双流模型，（就是上文的co-attention和merged-attention）。
