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FLAVA多模态模型架构与预训练
资料介绍
ViLBERT（Vision-and-Language BERT）是一种融合视觉和语言信息的预训练模型，由Google Research团队于2019年提出。该模型旨在通过双向Transformer架构实现跨模态信息的深度交互，为视觉-语言任务（如视觉问答、图像描述生成、视觉常识推理等）提供统一的解决方案。
模型架构
1. 双流Transformer结构
ViLBERT采用双流设计，包含独立的视觉流（Visual Stream）和语言流（Text Stream）：
· 视觉流：输入为图像区域特征（如Faster R-CNN提取的区域特征），通过视觉Transformer层处理，捕捉图像中的空间关系和物体属性。
· 语言流：输入为文本序列（经Tokenization处理），通过语言Transformer层处理，建模文本语义和上下文依赖。
2. 跨模态注意力机制
为实现视觉与语言信息的交互，ViLBERT在Transformer层中引入跨模态注意力模块：
· 在特定层（如每4层）中，视觉流的多头注意力会关注语言流的输出，反之亦然。
· 跨模态注意力权重通过计算视觉特征与语言特征的相似度动态生成，实现模态间的信息融合。
3. 预训练目标
ViLBERT通过以下两个目标进行预训练：
· Masked Language Modeling（MLM）：随机掩盖文本中的部分Token，训练模型预测被掩盖的内容（与BERT一致）。
· Masked Region Prediction（MRP）：随机掩盖图像中的部分区域特征，训练模型通过语言上下文预测被掩盖区域的类别或属性。
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