[人工智能]【论文】MCAN

【论文】zhou Yu, Jun Yu, Yuhao Cui, Dacheng Tao, and Qi Tian. Deep modular co-attention networks for visual question answering. (pdf)

What is MCAN

MCAN 主要工作可以总结为下面两点：

1. 模仿 transformer 设计了两个注意力单元作为 Modular Co-Attention（MAC） layer 的基本组成元件—— general attention units 和 self-attention unit， 通过 GA unit 实现问题对图像注意的引导，SA unit 则主要对模态内的交互进行建模
2. 通过 MAC layer 堆叠形成 deep co-attention model 实现对视觉内容和文本内容的细粒度理解

从 MCAN 的工作内容也很容易看出作者的 motivation —— 现有 co-attetnion learning 不足。之前的 co-attention learning 只在浅层模型中实现，即使通过串联形成深层的 co-attention model 性能提升却并不显著。这样的注意力机制只能够学习到不同模态之间粗糙的交互，也不够进行图像和问题关键词的关系推断。于是，作者提出了 MCAN，a deep Modular Co-Attention Network

Modular Co-Attention Layer

Self-Attention and Guided-Attention Units

受 transformer 中注意力模块单元的启发，作者设计了如下两个类似的注意力单元作为 MCA layer 的基础组成元件

• SA unit 作为自注意模块， 输入一组输入特征 $X=[x_1;?;x_m]\in {\mathbb{R}}^{m\times d_x}$，multi-head attention 学习 $X$ 中样本对 $<x_i,x_j>$ 之间的关系，接着通过 feed forward layer（FC (4$d$) - ReLU - Dropout (0.1) - FC ($d$) ），最终输出 attended output features $Z\in {\mathbb{R}}^{m\times d}$（在 scaled dot-product attention 中通常将键值的维度 $d_{key}$ 和 $d_{value}$ 设置为同一个数 $d$ ）
• GA unit 作为 co-attention 模块，输入两组特征 $X$ 和 $Y=[y_1;?;y_m]\in {\mathbb{R}}^{n\times d_y}$，$Y$ 用于引导 $X$ 的注意学习。$X,Y$ 的形式不固定可以表示任何不同的模态特征，这里multi-head attention 学习的就是两个模态的样本对 $<x_i,y_j>$ 之间的关系

Modular Composition for VQA

MCA layer 有三种变体将两个注意力单元结合起来:

• ID (Y) - GA (X, Y) 中输入的问题特征直接恒等映射到输出特征，在 GA (X, Y) unit 中将每个图像区域 $x_i$ 和每个单词 $y_i$ 结合产生 attended image feature
• SA (Y) - GA (X, Y) 在 ID (Y) - GA (X, Y)的基础上添加了对问题的自注意力学习，关注问题中单词之间的关系 { y i , y j } ∈ Y \left\{y_i,y_j\right\}\in Y {yi?,yj?}∈Y
• SA (Y) - SGA (X, Y) 在 SA (Y) - GA (X, Y) 的基础上添加了图像区域的自注意力学习，关注图像区域之间的关系 { x i , x j } ∈ X \left\{x_i,x_j\right\}\in X {xi?,xj?}∈X

Modular Co-Attention Networks

整个网络如下图所示，分为了三个模块，下面将分别介绍每个模块的详细内容。由于 Deep Co-Attention Learning 有两种方式，对采用 stacking 结果的 $L$ 层 MAC 的模型称为 MCAN_sk-L，采用 encoder-decoder 结构的模型称为 MCAN_ed-L

Question and Image Representations

与之前的工作一样使用 Faster RCNN 提取视觉特征，$x_i\in {\mathbb{R}}^{d_x}$ 表示第 $i$ 个物体。不同的是，作者对检测到物体的概率设定了一个置信度阈值，这样检测到的物体数量就不是固定的，$m\in [10,100]$。最终图像的特征矩阵为 $X\in {\mathbb{R}}^{m\times d_x}$

将问题拆分为 $n$ 个单词后分别经过 Glove word embedding 和具有 $d_y$ 个隐藏单元的单层 LSTM ，保留所有单词的输出构成问题的特征矩阵 $Y\in {\mathbb{R}}^{n\times d_y}$

为了处理 $m,n$ 不固定的问题，使用 zero-padding 将 $X、Y$ 填充到最大长度 $m=100,n=14$

Deep Co-Attention Learning

首先，deep co-attention model 由 $L$ 层 MAC layer 堆叠而成，即满足 $[X^{(l)},Y^{(l)}]=MC{A}^{(l)}\left([X^{(l?1)},Y^{(l?1)}]\right)$

这里有两种构成方式，如下图所示

Multimodal Fusion and Output Classi?er

记 deep co-attention model 的输出分别为 $X^{(L)}=\left[x_1^{(L)},?,x_m^{(L)}\right]$ 和 $Y^{(L)}=\left[y_1^{(L)},?,y_n^{(L)}\right]$，接着两个输出都会经过一个 attention reduction model 最终输出 $\tilde{x}$ 和 $\tilde{y}$，该模型由两层的 MLP 构成（ FC (4$d$) - ReLU - Dropout (0.1) - FC (1) ）

以 $X^{(L)}$ 为例，
$$\begin{gathered} \alpha =softmax(MLP(X^{(L)})) \\ \tilde{x}=\sum _{i=1}^m{\alpha }_i{x}_i^{(L)} \end{gathered}$$
$\tilde{y}$ 同理，然后两者一起输入到一个线性的多模态融合函数中
$$z=LayerNorm(W_x^T\tilde{x}+W_y^T\tilde{y})$$
其中，$W_x^T,W_y^T\in {\mathbb{R}}^{d\times d_z}$ 表示两个可学习的权重矩阵

最后，使用 binary cross-entropy（BCE）损失在融合特征 $z$ 上训练一个 N-way 分类器

Experiments

下图是论文中一些消融实验的结果

下图展示了 MCA layer 三种变体在 VQA 子任务上的表现

下图可视化了 MCAN_sk-6 和 MCAN_ed-6 的注意力分布

下图展示了一些图像和文本 co-attention 的例子，其实这里有一个非常有意思的问题，要区分黑莓手机还是诺基亚，或者要区分击球手还是捕手，这类的 co-attention learning 或多或少依赖属于数据集对他们的区分，或者需要借鉴外部知识

下图是 MCAN 和其他一些比较新的 VQA 模型性能的比较

Referrence

• 用于视觉问答的深度模块化共同注意网络 《Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering》