CVPR 2020 《12-in-1: Multi-Task Vision and Language Representation Learning》论文笔记

目录

• 简介
• 动机
• 贡献
• 方法
• 实验

简介

本文是在NIPS 2019 ViLBERT上的拓展。

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动机

本文修改了ViLBERT的预训练过程，有两个小修改：1. 对regions进行mask时，将IoU大于0.4的regions也mask掉，避免视觉信息泄漏；2. 在多模态对齐的负样本采样时，不强制masked multi-modal modelling loss，这样可以有效地降低负样本带来的噪声。

贡献

1. 提出Clean V&L Multi-Task setup，可以在多任务训练过程中，确保没有任务泄漏；
2. 提出多任务训练模型，在12个V&L数据集上同时训练，在四个任务上进行了验证：Vocab-based VQA、Image Retrieval、Referring Expressions和Multi-modal Verification。

方法

本文没给框架图，下图出自NIPS 2019 ViLBERT。

多任务学习的过程：

实验

下图是实验结果，row1-2是single-task training，row3-5是multi-task training，row6-9是task-specific fine-tuning。

在多个任务上和SOTA的对比：