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多模態(tài)匹配研究簡史
跨模態(tài)研究核心重點在于如何將多模態(tài)數(shù)據(jù)匹配上，即如何將多模態(tài)信息映射到統(tǒng)一的表征空間。早期研究主要分成兩條主線：Canonical Correlation Analysis (CCA) 和Visual Semantic Embedding (VSE)。
CCA 系列方法
主要是通過分析圖像和文本的 correlation，然后將圖像和文本到同一空間。這一系列的問題論文出色，但是效果相對深度學(xué)習(xí)方法還是有待提G的。雖然后期也有基于深度學(xué)習(xí)的方案 (DCCA)，但是對比后面的 VSE 方法還有一定差距。
VSE 系統(tǒng)方法
將圖像和文本分別表示成 Latent Embedding，然后將多模態(tài) Latent Embedding 擬合到同一空間。VSE 方法又延伸出來非常多的方法例如 SCAN，PFAN。這些方法在通用圖文匹配上已經(jīng)拿到不錯效果。
隨著 pre-training 和 self-supervised 技術(shù)在 CV 和 NLP L域的應(yīng)用。2019 年開始，有學(xué)者開始嘗試基于大規(guī)模數(shù)據(jù)，使用預(yù)訓(xùn)練的 BERT 模型將圖文信息擬合同一空間。這些方法在通用L域取得很好的效果，這一系列的方法可以參看 VLBERT 這篇 Paper。
基于 BERT 的預(yù)訓(xùn)練圖文模型的主要流程：
1）利用圖像目標(biāo)檢測技術(shù)先識別圖像中的 Region of Interests(RoIs)。
2）把 ROI 當(dāng)做圖像的 token，和文本 token 做 BERT 多模態(tài)融合，這里面有兩個方案：
Single-stream：以 VLBERT 為代表，直接將圖像 token 和文本 token 放入到 BERT 做多模態(tài)融合。
Cross-stream：以 ViLBERT 為代表，將圖像 token 和文本 token 先做初步的交互，然后在放入到 BERT。
我們嘗試了 ViLBERT 方法，發(fā)現(xiàn)在通用L域效果確實不錯。但是在電商L域，由于提取的 ROI 并不理想，導(dǎo)致效果低于預(yù)期。主要原因在于：
1）電商圖像 ROI 太少
電商圖像產(chǎn)品單一，背景簡單提取 ROI 很少，如圖 1(c)。統(tǒng)計來看，通用L域 MsCoCo 數(shù)據(jù)，每張圖像可以提取 19.8 個 ROI，但是電商只能提取 6.4 個 ROI。當(dāng)然我們可以強制提取小的 ROI，比如 ViLBERT 要求在 10~36 個，VLBERT 要求 100 個。但是當(dāng)設(shè)定小提取的 ROI 后，又提取了太多了重復(fù)的 ROI，可以看圖 1(e)。
2）電商 ROI 不夠 fine-grained
電商圖像單一，提取的 RoIs 主要是 object-level 的產(chǎn)品 (例如，整體連衣裙，T-shirt 等) 。相對文本來說，不夠細(xì)粒度 fine-grain，比如文本里面可以描述主體非常細(xì)節(jié)屬性 (如，圓L，九分褲，七分褲等等)。這就導(dǎo)致圖像 ROI 不足以和文本 token 匹配，大家可以對比一下電商L域的圖 1(c) 和圖 1(d)。再看下通用L域的圖 1(a) 和圖 1(b)，你會發(fā)現(xiàn)通用L域簡單一些，只要能將圖像中的主體和文本 token alignment 到一起，基本不會太差。
3）電商圖像 ROI 噪音太大
如圖 1(f) 中提取的模特頭，頭發(fā)，手指，對于商品匹配來說用處不大。
這也就解釋了，電商L域也采用現(xiàn)有的 ROI 方式，并不能得到非常理想的結(jié)果。如果說，針對電商L域重新訓(xùn)練一個電商L域的 ROI 提取模型，需要大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。那么有沒有簡單易行的方法做圖文匹配擬合。
FashionBERT 圖文匹配模型
本文我們提出了 FashionBERT 圖文匹配模型，核心問題是如何解決電商L域圖像特征的提取或者表達。Google 在 2019 年年中發(fā)表了一篇文章圖像自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型 selfie，主要思路是將圖像分割成子圖，然后預(yù)測子圖位置信息。從而使模型達到理解圖像特征的目的，這個工作對我們啟發(fā)很大。我們直接將圖像 split 相同大小的 Patch，然后將 Patch 作為圖像的 token，和文本進行擬合，如圖二所示。使用 Patch 的好處：
圖像 Patch 包含了所有圖像的細(xì)節(jié)信息。
圖像 Patch 不會出現(xiàn)重復(fù)的 ROI 或者太多無用的 ROI。
圖像 Patch 是天然包含順序的，所以解決 BERT 的 sequence 問題。
FashionBERT 整體結(jié)構(gòu)如圖 2，主要包括 Text Embedding, Patch Embedding, Cross-modality FashionBERT，以及 Pretrain Tasks。
Text Embedding
和原始 BERT 一樣，先將句子分成 Token，然后我們采用 Whole Word Masking 技術(shù)將整個 Token 進行 masking。Masking 的策略和原始的 BERT 保持一致。
Patch Embedding
和 Text Embedding 類似，這里我們將圖片平均分成 8*8 個 patch。每個 Patch 經(jīng)過 ResNet 提取 patch 的圖像特征，我們提取 2048 維圖像特征。Patch mask 策略，我們隨機 masked 10% 的 patch，masked 的 patch 用 0 代替。同時在 Segment 字段我們分別用 "T" 和 "I" 區(qū)分文 本token 輸入和圖像 patch 輸入。
Cross-modality FashionBERT
采用預(yù)訓(xùn)練的 BERT 為網(wǎng)絡(luò)，這樣語言模型天然包含在 FashionBERT 中。模型可以更加關(guān)注圖文匹配融合。
FashionBERT 模型在 pretrain 階段，總共包含了三個任務(wù)：
1 Masked Language Modeling (MLM)
預(yù)測 Masked Text Token，這個任務(wù)訓(xùn)練和參數(shù)我們保持和原始的 BERT 一致。
2 Masked Patch Modeling (MPM)
預(yù)測 Masked Patch，這個任務(wù)和 MLM 類似。但是由于圖像中沒有 id 化的 token。這里我們用 patch 作為目標(biāo)，希望 BERT 可以重構(gòu) patch 信息，這里我們選用了 KLD 作為 loss 函數(shù)。
3 Text and Image Alignment
和 Next Sentence Prediction 任務(wù)類似，預(yù)測圖文是否匹配。正樣本是產(chǎn)品標(biāo)題和圖片，負(fù)樣本我們隨機采樣同類目下其他產(chǎn)品的圖片作為負(fù)樣本。
這是一個多任務(wù)學(xué)習(xí)問題，如何平衡這些任務(wù)的學(xué)習(xí)權(quán)重呢？另外，還有一個問題，目前很多實驗指出 BERT 中 NSP 的效果并不一定非常有效，對終的結(jié)果的影響不是特別明朗。但是對于圖文匹配來說，Text and Image Alignment 這個 loss 是至關(guān)重要的。那么如何平衡這幾個任務(wù)的學(xué)習(xí)呢？這里我們提出 adaptive loss 算法，我們將學(xué)習(xí)任務(wù)的權(quán)重看做是一個新的優(yōu)化問題，如圖 3 所示。FashionBERT 的 loss 是整體 loss 的加和，由于只有三個任務(wù)，其實我們可以直接得到任務(wù)權(quán)重 W 的解析解(具體的求解過程可以參考我們論文，這里不再贅述)。
整個 w 的學(xué)習(xí)過程可以看做是一個學(xué)生想學(xué)習(xí)三門功課，w 的作用是控制學(xué)習(xí)的關(guān)注度，一方面控制別偏科，一方面總成績要達到G。具體 adaptive loss 算法，可以參看論文。從實際的效果來看 w，隨著訓(xùn)練的迭代關(guān)注不同的任務(wù)，達到對任務(wù)做平衡的目的。
業(yè)務(wù)應(yīng)用
目前 FashionBERT 已經(jīng)開始在 Alibaba 搜索多模態(tài)向量檢索上應(yīng)用，對于搜索多模態(tài)向量檢索來說，匹配任務(wù)可以看成是一個文文圖匹配任務(wù)，即 User Query (Text)-Product Title (Text) - Product Image (Image) 三元匹配關(guān)系。FashionBERT 從上面的模型可以看到是一個基礎(chǔ)的圖文匹配模型，因此我們做了 Continue Pretrain 工作，同時加入 Query，Title，Image Segment 區(qū)分，如圖四所示。和 FashionBERT 大的區(qū)別在于我們引入三個 segment 類型，“Q”，“T”，“I” 分別代表 Query，Title，Image。
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