文章目录

• 一、多模态的定义
• 二、多模态的任务
• • 2.1 VQA（Visual Question Answering）视觉问答
  • 2.2 Image Caption 图像字幕
  • 2.3 Referring Expression Comprehension 指代表达
  • 2.4 Visual Dialogue 视觉对话
  • 2.5 VCR (Visual Commonsense Reasoning) 视觉常识推理
  • 2.6 NLVR(Natural Language for Visual Reasoning)自然语言视觉推理
  • 2.7 Visual Entailment 视觉蕴含
  • 2.8 Image-Text Retrieval 图文检索
• 三、多模态融合的方式
• • 3.1 点乘或者直接追加
  • 3.2 Transformer

一、多模态的定义

多模态指的是多种模态的信息，包括：文本、图像、视频、音频等。

顾名思义，多模态研究的就是这些不同类型的数据的融合的问题。

目前大多数工作中，只处理图像和文本形式的数据，即把视频数据转为图像，把音频数据转为文本格式。这就涉及到图像和文本领域的内容。

二、多模态的任务

多模态研究的是视觉语言问题，其任务是关于图像和文字的分类、问答、匹配、排序、定位等问题。

例如给定一张图片，可以完成以下任务：

2.1 VQA（Visual Question Answering）视觉问答

• 输入：一张图片、一个自然语言描述的问题
• 输出：答案（单词或者短语）

2.2 Image Caption 图像字幕

• 输入：一张图片
• 输出：图片的自然语言描述（一个句子）

2.3 Referring Expression Comprehension 指代表达

• 输入：一张图片、一个自然语言描述的句子
• 输出：判断句子描述的内容（正确或错误）

2.4 Visual Dialogue 视觉对话

• 输入：一张图片
• 输出：两个角色进行多次交互、对话

2.5 VCR (Visual Commonsense Reasoning) 视觉常识推理

• 输入：1个问题，4个备选答案，4个理由
• 输出：正确答案，和理由

2.6 NLVR(Natural Language for Visual Reasoning)自然语言视觉推理

• 输入：2张图片，一个分布
• 输出：true或false

2.7 Visual Entailment 视觉蕴含

• 输入：图像、文本
• 输出：3种label的概率。（entailment、neutral、contradiction）蕴含、中性、矛盾

2.8 Image-Text Retrieval 图文检索

有3种方式。

1）以图搜文。输入图片，输出文本

2）以文搜图。输入文本，输出图片

3）以图搜图，输入图片，输出图片

三、多模态融合的方式

通过NLP的预训练模型，可以得到文本的嵌入表示；再结合图像和视觉领域的预训练模型，可以得到图像的嵌入表示；那么，如何将两者融合起来，来完成以上的各种任务呢？

常用的多模态交叉的方式有两种：

3.1 点乘或者直接追加

此种方式将文本和图像分别进行Embedding，之后将各自的向量进行追加或者点乘。

好处是简单方便，计算成本也比较低。

3.2 Transformer

其好处是利用了Transformer架构，能够更好地进行图像特征和文本特征的表示。

缺点是占用空间大，计算成本较高。