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【论文精读】CLIP：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型
论文精读】CLIP 改进工作（LSeg、GroupViT、VLiD、 GLIPv1、 GLIPv2、CLIPasso、CLIP4clip、ActionCLIP）
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只用transformer的encoder的一些方法：CLIP、ViLT、ALBEF、VLMo
transformer的encoder和decoder一起的一些方法：BLIP、CoCa、BEIT v3、PaLI
一、ALBEF：基于动量蒸馏的视觉语言表示学习
（一）主要贡献
- 引入了一种对比损失，通过跨模态注意力在融合之前将图像和文本表示对齐（Align before Fuse）
- 类似ViLT模型采用vision transformer对图像特征进行处理，因此预训练过程也不需要目标检测器，进而不需要边界框注释或高分辨率图像
- 提出动量蒸馏（从动量模型产生的伪目标中学习的自训练方法），从而解决noisy web data的问题
（二）模型架构
图像处理：
给定任何一张图片，按照vision transformer的方法，打成patch，然后通过patch embedding layer，送进vision transformer，图像这边对应的编码器就是一个标准的12层的vision transformer的base模型
文本处理：
将12层的bert model拆分成了两个部分，前6层用于做文本编码器，后6层用于做多模态融合的编码器。
momentum model： 不仅用于完成momentum distillation，而且能够生成更多的negatives
（三）损失函数
损失函数：ITC Loss、ITM Loss、MLM Loss
ITC Loss： Image-text 对比学习损失
ITM Loss： Image-Text 匹配损失
MLM Loss：遮蔽语言模型交叉熵损失
最终的损失函数为：
（四）动量蒸馏
提出动量蒸馏的动机：
- 用于预训练的图像文本对主要是从网络上收集的，并且它们往往是有噪声的。正对通常是弱相关的：文本可能包含与图像无关的单词，或者图像可能包含文本中未描述的实体。
- 对于 ITC 学习，图像的否定文本也可能与图像的内容匹配。
- 对于 MLM，可能存在与同样好（或更好）描述图像的注释不同的其他词。
- 然而，ITC 和 MLM 的独热标签会惩罚所有负面预测，无论其正确性如何。
动量蒸馏的思想： 从动量模型生成的伪目标中学习（自训练模式）
- 这里的伪标签其实就是一个softmax score，它不再是一个one hot label了
- 动量模型的构建其实就是在已有的模型之上，去做指数移动平均（EMA）
- 训练的目的不仅仅是使得预测结果与ground truth的one hot label尽可能的接近，而且能够与动量模型生成的伪标签尽可能的匹配。
二、VLMo：混合模态专家的统一视觉语言预训练
（一）主要贡献
- 模型结构上的改进：Mixture of experts，其实就是自注意力中所有的模态都是共享的，但是在feed forward FC层，每个模态会对应自己不同的expert。
- 训练方式上的改进：考虑到视觉领域和nlp领域都有自己各自的大规模数据集，而多模态领域当时还缺乏较大的数据集，作者提出了分阶段的模型预训练方法，利用视觉数据集训练好vision expert，然后把language expert在language数据集上训练好，然后再在多模态的数据集上做pre-training
（二）模型架构
VLMo实际上也是一个transformer encoder的结构，但是在每个transformer block里做了一些改动：
- 一个标准的transformer block：一个Layer Norm+一个MSA（multi-head self-attention）+一个Layer Norm+一个FFN（feed-forward network）+一个residual
- 改动之后的transformer block的feed-forward network不是一个，而是根据不同的输入不同的模态有对应的vision FFN、language FFN、vision language FFN
VLMo的损失函数也是ITC、ITM和MLM
（三）训练方式（分阶段的训练策略）
使用纯图像和纯文本语料库进行阶段性预训练。
- vision pre-training：在大规模纯图像数据上预训练视觉专家（V-FFN）和自注意力模块，如 BEIT中所示。
- language pre-training：冻结视觉专家和自注意力模块的参数，并通过对大量纯文本数据进行掩码语言建模来训练语言专家（L-FFN）。
- vision-language pre-training：通过视觉语言预训练来训练整个模型。
三、BLIP：用于统一视觉语言理解和生成的引导语言图像预训练
（一）主要贡献
- Bootstrapping：如果你有一个从网页上爬取下来的很嘈杂的数据集，先用它去训练一个模型，然后通过一些方法得到一些更干净的数据，然后用这些更干净的数据能不能训练得到更好的模型
- unified：统一了视觉语言理解和生成的任务
（二）模型架构
BLIP模型主要包括了四个部分：
- 图像方面：一个完整的ViT模型
- 文本方面：三个模型，分别用于计算三个目标函数
- 第一个文本模型：根据输入的文本去做understanding的分类任务，因此当得到文本特征之后，与视觉特征做ITC Loss
- 第二个文本模型：是一个多模态编码器（image-grounded text encoder），借助了图像的信息，然后去完成多模态的任务，对应ITM Loss
- 第三个文本模型：（image-grounded text decoder），第一层采用的是causal self-attention（因果关系的自注意力），从而完成生成任务，目标函数基于GPT系列的language modelling，给定一些词去预测剩下的词
三个文本模型对应的token不一样：cls token、encode token、decode token
（三）Bootstrapping
采用标题和过滤策略（Captioning and Filtering, CapFilt）来提高文本语料库的质量，包含了两个模块：一个是给定网络图像生成字幕的Captioner，另一个是去除噪声图像-文本对的Filter。Captioner和Filter都是从同一个预训练的MED模型初始化的，在COCO数据集上单独进行微调。
- Captioner以LM为目标进行微调，对给定的图像进行文本解码生成caption；
- Filter以ITC和ITM的目标进行微调，以学习文本是否与图像匹配，该Filter去除原始网络文本和合成文本中的噪音文本，如果ITM头预测一个文本与图像不匹配，则该文本被认为是噪音。
将最终获得的新的干净的数据集拿来再次训练BLIP，获得的模型效果提升非常显著
四、CoCa：对比字幕是图像文本基础模型
CoCa模型结构与ALBEF模型很像，因为想做caption的文本生成，因此文本端使用的decoder
CoCa模型的两个loss：
- contrastive loss：就是ITC loss
- captioning loss：其实就是BLIP里用的language modeling loss，也就是GPT用的loss
五、BeiTv3：把图像作为一种语言
通过对海量数据进行大规模预训练，可以轻松地将模型转移到各种下游任务中。有吸引力的是，我们可以预训练一个处理多种模式的通用基础模型。以下三个方面推进了视觉-语言预训练的融合趋势：
- transformer适用于各种modality，从语言领域渗透到了视觉和多模态等领域
- dual-encoder：双编码器架构（CLIP），适合做高效检索（retrieval）任务
- encoder-decoder：编码器-解码器架构（BLIP，CoCa），适合做生成任务
- fusion-encoder：融合编码器架构（ALBEF，VLMo），适合做图像文本编码
- 预训练目标函数：masked data modeling已经成功的应用到了各类模态当中了
- 当前的视觉语言基础模型通常会同时处理其他预训练目标（例如图像文本匹配），导致扩展不友好且效率低下。
- 相比之下，文章提出的BeiTv3仅使用一项预训练任务，即“mask-then-predict”来训练通用的多模态基础模型。通过将图像视为外语（即 Imglish），以相同的方式处理文本和图像，而没有基本的建模差异。因此，图像-文本对被用作“平行句子”，以学习模态之间的对齐。
- 扩大模型规模和数据规模
BEIT3使用了多路Transformer来作为图像，文本和多模态数据的统一架构，之前大部分的工作都是各个部分有独立的子模型。这个多路Transformer其实也是微软之前的工作VLMo，多路Transformer的核心是模型的MHSA模块是共享的，而设置不同的FFN来分别处理图像（V-FFN），文本（L-FFN）和多模态数据（VL-FFN）。
这种设计让不同的数据共享了模型架构，而且还可以灵活地应用在各种下游任务中：比如对纯视觉任务，只需要用MHSA+V-FFN部分就好，而纯文本任务只用MHSA+L-FFN，而对于多模态任务和灵活地组合不同的FFN。
