problem : 기존 VLP에서 CNN backbone, object detector를 필수적으로 사용하고 visual encoder를 헤비하게 만들어서 성능을 뽑긴 좋지만 실제 application에 적용하기엔 적합하지 않다.
idea : CNN 없이 통합된 VLP 모델을 만들자.
architecture : visual 임베딩은 ViT처럼, word embedding은 BERT 방식으로. 각각의 인코더에서 나온 임베딩을 각자 modal-type 임베딩과 합한뒤 하나의 트랜스포머 인코더에 넣고 나온 output으로 아래 pretraining task로 학습.
objective : Image Text Matching(이미지-텍스트 페어에서 이미지를 50% 확률로 다른 이미지로 바꾸고 원래의 pair가 맞는지 binary로 학습), MLM, whole word masking(토큰 단위가 아니라 원래 word 단어를 마스킹. gi, ##raf, ##fe에서 가운데만 마스킹하면 비쥬얼 정보 없이 텍스트 정보만으로 예측이 가능함.)
baseline : ViLBERT, UNITER, PixelBERT ...
result : time(ms)를 benchmark 대비 4~60배 개선하면서 성능도 ㄱㅊ
contribution : 1) deep visual encoder없이 만들어 runtime / 효율성 개선 2) region feature나 deep convolution없이 단순한 아키텍쳐로 비슷한 성능 3) word masking, image augmentation이 VLP 성능을 개선함을 보임
data : (pretraining) MSCOCO, Visual Genome, SBU captions, Google Conceptual Captions
(downstream)
VQA v2, NLVR2(Natural Language for Visual Reasoning, 두 이미지와 두 이미지간 관계(triplet)이 주어지고 질문이 주어졌을 때 binary classification),
Retrieval MSCOCO, Flickr30k for image-to-text, text-to-image retrieval
paper, code
TL;DR
gi,##raf,##fe에서 가운데만 마스킹하면 비쥬얼 정보 없이 텍스트 정보만으로 예측이 가능함.)Details