[Journal club] UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning

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1. 慶應義塾大学 杉浦孔明研究室 是方諒介 UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning Yen-Chun Chen, Linjie Li, Licheng Yu, Ahmed El Kholy, Faisal Ahmed, Zhe Gan, Yu Cheng, Jingjing Liu (Microsoft Dynamics 365 AI Research) ECCV 2020 Chen, Yen-Chun, et al. "UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning." ECCV 2020.
2. 概要 背景 ✓ 画像と言語の汎用的な共同表現の需要 提案 ✓ transformerを中核とした大規模な事前学習済みモデル ✓ 4種の自己教師あり事前学習タスクで共同表現を学習 結果 ✓ fine-tuningにより、6種のタスクでSOTAを達成 2
3. 背景：画像と言語の汎用的な共同表現の需要 ◼ Vision and Language (V&L) において、画像・言語間の関係性の学習は必須 ◼ 一般に、共同表現は各タスクに特化 タスク間で共有できず不便 3 Model Task MCB [Fukui+ EMNLP17] ・Visual Question Answering (VQA) BAN [Kim+ NeurIPS18] SCAN [Lee+ ECCV18] ・Image-Text Retrieval ・Referring Expression Comprehension MAttNet [Yu+ CVPR18] 欠点：学習された表現はタスクに強く依存 既存モデル例 MCB
4. 関連研究：自己教師あり事前学習への関心の高まり ◼ 自己教師あり学習 ◼ 教師なし学習の一種 ◼ データ自身から独自のラベルを機械的に生成 ◼ 事前学習 ◼ 大規模なデータセットで予め有用な初期値を得る ◼ 個別のタスクに応じてfine-tuning 4 Model Detail LXMERT [Tan+ EMNLP19] ・画像とテキストを独立して埋め込む ・2ストリーム構造 VL-BERT [Su+ ICLR20] ・一つのtransformerを画像とテキストの両方に適用 ・1ストリーム構造 マルチモーダルタスクのための自己教師あり事前学習が流行 VL-BERT
5. 提案手法：UNITER (UNiversal Image-TExt Representation) ◼ transformer [Vaswani+ NeurIPS17] を中核とした事前学習済みモデル 1. Image Embedder：画像特徴, 領域検出 2. Text Embedder：言語表現 3. Transformer：画像と言語の一般化可能な共同表現を学習 ◼ 4種の自己教師あり事前学習 1. Masked Language Modeling 2. Masked Region Modeling 3. Image-Text Matching 4. Word-Region Alignment 5
6. transformerへの入力：画像・テキストを埋め込み表現に変換 ◼ Image Embedder：Faster R-CNN [Ren+ NeurIPS15] で物体検出 ◼ 以下2つを「FC層 結合 正規化」で変換 1. 領域の特徴：ROI-pool特徴 2. 領域の位置：7次元ベクトル [𝑥1 , 𝑦1 , 𝑥2 , 𝑦2 , 𝑤, ℎ, 𝑤 × ℎ] ◼ Text Embedder：BERT [Devlin+ 18] と同様にWordPieceでトークン化 ◼ 以下2つを「結合 正規化」で変換 1. 単語埋め込み 2. 位置埋め込み 6
7. 1. Masked Language Modeling (MLM)：マスクされた単語を予測 ◼ 入力単語の15%に対して以下の処理 ◼ 80%：[MASK]に置換 ◼ 10%：ランダムな単語に置換 ◼ 10%：そのまま ◼ 非マスク単語・画像領域から予測 ◼ 負の対数尤度を最小化 7 ℒMLM 𝜃 = −𝔼 𝐰,𝐯 ~𝐷 log 𝑃𝜃 (𝐰𝐦 |𝐰∖𝐦 , 𝐯) 𝐰𝐦 ：マスクされた単語 𝐰∖𝐦 ：それ以外の単語 𝐯 = {𝐯1 , … , 𝐯𝐾 }：画像領域 dog 例：[MASK]をdogと予測 MASKトークンに置換
8. 2. Masked Region Modeling (MRM)：マスクされた画像領域を予測 ◼ 入力画像領域の15%に対して以下の処理 ◼ 80%：マスク（0に置換） ◼ 10%：ランダムな領域に置換 ◼ 10%：そのまま ◼ 非マスク領域・テキストから予測 ◼ 𝑓𝜃 を最小化 3パターンを提案 8 ℒMRM 𝜃 = 𝔼 𝐰,𝐯 ~𝐷 𝑓𝜃 (𝐯𝐦 |𝐯∖𝐦 , 𝐰) マスク処理 例：犬の領域を予測 𝐯𝐦 ：マスクされた画像領域 𝐯∖𝐦 ：それ以外の画像領域 𝐰 = {𝐰1 , … , 𝒘𝐾 }：テキスト
9. 2. 3パターンのMRM (1/2)：マスク領域の特徴量へ回帰 ① Masked Region Feature Regression (MRFR) ◼ マスク領域に対するtransformerの出力 𝐯𝐦 (𝑖) をFC層で領域特徴 ℎ𝜃 𝐯𝐦 𝑖 へ変換 ◼ 領域特徴の正解 𝑟(𝐯𝐦 (𝑖)) はROI-pool特徴 ◼ L2回帰 9 𝑓𝜃 𝐯𝐦 𝐯∖𝐦 , 𝐰 = Σ𝑖=1 𝑀 ℎ𝜃 𝐯𝐦 𝑖 − 𝑟 𝐯𝐦 𝑖 2 2 Faster R-CNNの処理過程で得たもの
10. 2. 3パターンの MRM (2/2)：マスク領域のクラスへ分類 ② Masked Region Classification (MRC) ◼ 𝐯𝐦 (𝑖) をFC層・softmax関数で領域のクラス予測分布 𝑔𝜃 𝐯𝐦 𝑖 へ変換 ◼ 「正解 𝑐 𝐯𝐦 𝑖 はFaster R-CNNの検出結果（one-hotベクトル）」と仮定 ◼ 両者の交差エントロピー誤差（CE）を算出 ③ Masked Region Classification with KL-Divergence (MRC-kl) ◼ ②の仮定は領域に真の正解ラベルが存在しないことに反するため、一部を変更 ◼ one-hotベクトル 𝑐 𝐯𝐦 𝑖 予測確率分布 ǁ 𝑐 𝐯𝐦 𝑖 ◼ 交差エントロピー誤差 KLダイバージェンス 10 𝑓𝜃 𝐯𝐦 𝐯∖𝐦 , 𝐰 = Σ𝑖=1 𝑀 CE 𝑐 𝐯𝐦 𝑖 , 𝑔𝜃 𝐯𝐦 𝑖 𝑓𝜃 𝐯𝐦 𝐯∖𝐦 , 𝐰 = Σ𝑖=1 𝑀 𝐷𝐾𝐿 ǁ 𝑐 𝐯𝐦 𝑖 ‖ 𝑔𝜃 𝐯𝐦 𝑖
11. MLM, MRM における工夫：画像・言語の片方だけマスク 11 従来：Joint Random Masking ◼ 対応する画像領域と単語が同時にマスクされる可能性 共同表現の学習に悪影響 提案：Conditional Masking ◼ 画像領域か単語のどちらかが観測できる条件下でのみ、もう一方をマスク処理
12. ◼ 不一致例の作成 ◼ 画像-テキストの組に対し、片方をランダムな別のサンプルのものに置換 ◼ テキストが画像の説明として正しいか二値（0/1）で判断 ◼ CLSトークン位置の出力から、FC層・シグモイド関数で予測値算出 ◼ 交差エントロピー誤差を最小化 3. Image-Text Matching (ITM)：画像とテキストの一致を判断 12 ℒITM 𝜃 = −𝔼 𝐰,𝐯 ~𝐷 [𝑦 log 𝑠𝜃 𝐰, 𝐯 + 1 − 𝑦 log(1 − 𝑠𝜃 𝐰, 𝐯 )] 𝐰 = {𝐰1 , … , 𝐰𝑇 }：テキスト 𝐯 = {𝐯1 , … , 𝐯𝐾 } ：画像領域 𝑦 ∈ {0,1}：ラベル 0 ≤ 𝑠𝜃 𝐰, 𝐯 ≤ 1：予測値
13. ◼ 画像領域と単語の対応度合いを学習 ◼ それぞれ分布 𝝁, 𝝂 とみなし、最適輸送問題（OT [Monge 1781] ）に落とし込む ◼ 総輸送コストを最小化 4. Word-Region Alignment (WRA)：画像とテキストのマッチング最適化 13 ℒWRA 𝜃 = 𝒟𝑜𝑡 (𝝁, 𝝂) = min 𝐓∈𝛱(𝒂,𝒃) Σ𝑖=1 𝑇 Σ𝑗=1 𝐾 𝐓𝑖𝑗 ⋅ 𝑐(𝐰𝑖 , 𝐯𝑗 ) 𝐓 ∈ ℝ𝑇×𝐾：OTの解（最適輸送プラン） 𝑐(𝐰𝑖 , 𝐯𝑗 ) ：コサイン類似度
14. ◼ 4種の大規模データセットで事前学習 ◼ COCO, Visual Genome, Conceptual Captions, SBU Captions ◼ 6種のタスクに応じてfine-tuning ◼ UNITER-largeモデルは、 全てのベンチマークで他に勝る ◼ Base：12層 / Large：24層 定量的結果：6種のV&LタスクでSOTAを達成 14 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥
15. Ablation Study：全ての事前学習タスクが有効 ◼ 4種のタスクで「事前学習タスク」について評価 ◼ 考察 ✓ 全事前学習タスクが有効 ✓ MRM3種の内では、 MRC-klが最も優位 ✓ Conditional Maskingも 精度向上に寄与 15 全タスクの総和
16. まとめ 16 背景 ✓ 画像と言語の汎用的な共同表現の需要 提案 ✓ transformerを中核とした大規模な事前学習済みモデル ✓ 4種の自己教師あり事前学習タスクで共同表現を学習 結果 ✓ fine-tuningにより、6種のタスクでSOTAを達成
17. Appendix：最適輸送問題の直感的理解 17 https://www.math.sci.hokudai.ac.jp/~wakate/mcyr/2020/pdf/kobayashi_shinichiro.pdf 目標 ◼ 砂山 𝜇 を、同体積で空の砂場 𝜈 へ運ぶ 条件 ◼ 砂粒を位置 𝑥 から 𝑦 へ運ぶコストは |𝑥 − 𝑦| 解 ◼ 総輸送コストを最小化する輸送プラン
18. Appendix：SOTAを達成した6種のV&Lタスク (1/3) ① Visual Question Answering (VQA) - 画像 + それに対する質問 → 質問の答え ② Visual Commonsense Reasoning (VCR) - 画像 + それに対する質問 → 質問の答え + 根拠 18 https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zellers_From_Recognition_to_Cognition_Visual_Commonsense_Reasoning_CVPR_2019_paper.pdf 入力 → 出力
19. Appendix：SOTAを達成した6種のV&Lタスク (2/3) ③ Natural Language for Visual Reasoning for Real 2 (NLVR2) - 画像のペア + 説明文 → 説明文が正しいかどうか ④ Visual Entailment (SNLI-VE) - 画像 + 説明文 → 画像が説明文を含意しているか3段階評価 19 https://lil.nlp.cornell.edu/nlvr/NLVR2BiasAnalysis.html 入力 → 出力
20. Appendix：SOTAを達成した6種のV&Lタスク (3/3) ⑤ Image-Text Retrieval (IR, TR) - クエリテキスト → ターゲット画像 - クエリ画像 → ターゲットテキスト ⑥ Referring Expression Comprehension - 参照表現 + 画像領域候補 → 指し示す画像領域 20 入力 → 出力