PreSTU:一個專門為場景文字理解而設計的簡單預訓練模型

華為雲開發者聯盟發表於2022-12-16
摘要:在視覺與語言(V&L)模型中,閱讀和推理影像中的文字的能力往往是缺乏的。我們如何才能學習出強大的場景文字理解(STU)的V&L模型呢?

本文分享自華為雲社群《場景文字理解預訓練PreSTU》,作者: Hint 。

【論文摘要】

在視覺與語言(V&L)模型中,閱讀和推理影像中的文字的能力往往是缺乏的。我們如何才能學習出強大的場景文字理解(STU)的V&L模型呢?本文提出了PreSTU,一個專門為場景文字理解而設計的簡單預訓練模型。PreSTU將一個簡單的OCR感知預訓練目標與一個具有現成OCR訊號的大規模影像-文字資料集相結合。我們在TextVQA、TextCaps、ST-VQA和VizWiz-VQA上經驗性地證明了這個預訓練目標的優越性。我們還研究了哪些因素會影響STU的效能,其中我們強調了影像解析度和資料集規模在預訓練中的重要性。

【出發點】

在真實世界中的視覺語言任務中,有大量的影像是包含場景文字的。理解影像中的文字對於視覺語言任務來說,往往是重要的,例如發票識別整理、機器人理解環境等。而現有模型經常忽略這一資訊。透過對影像OCR訊號引入,可以提升視覺語言模型對影像的理解能力。論文基於大規模的影像文字資料集,設計了進行場景文字理解的預訓練模型PreSTU。

【解決方案】

1. 引入一個OCR文字生成的預訓練任務“SPLITOCR”:給定影像patches,隨機將OCR文字分為兩個部分,給定第一部分,令模型預測第二部分的OCR文字。

2. 使用Prompt learning的方式,輸入各個任務所對應的提示詞,使得模型能夠更好地適配下游任務。論文中使用image captioning和VQA兩個任務。

【總體框架】

PreSTU:一個專門為場景文字理解而設計的簡單預訓練模型

模型結構圖

如圖,模型整體是一個Encoder-Decoder結構,其中視覺encoder採用ViT-B/16 (Dosovitskiy et al., 2021),語言encoder-decoder採用mT5-Base (Xue et al., 2021)。ViT是一個基於Transformer encoder的,在大規模影像分類資料集上預訓練的模型。mT5是T5模型(Raffel et al., 2020)的多語言版本,在大規模多語言資料集上預訓練,它對OCR識別結果當中出現的識別錯誤比較健壯,因為使用了wordpiece的方法。

在預訓練階段,將影像中場景文字的OCR資訊與影像特徵一同輸入Encoder,可以使OCR文字與視覺環境更好的聯絡在一起。透過對餘下的OCR文字的預測,模型能夠學習出一定的場景文字識別能力,這使得模型同時對視覺和文字兩種模態的建模能力得到提升。

【細節】

SPLITOCR任務

1. 目標:在預訓練階段使模型學習如何從影像中識別場景文字。

2. 具體步驟:

1) 首先將OCR文字按照在圖中出現的位置排序(從左到右,從上到下);

2) 將OCR文字隨機切分為2部分,分別作為輸入和預測目標。值得注意的是,如果切分出的第1部分的長度為0,則SPLITOCR任務就退化為了一個傳統的OCR任務。

3. 優勢:

1) 令模型預測部分OCR文字,使得模型具備一定的完成OCR任務的能力,從而能夠增強其閱讀場景文字的能力;

2) 輸入時引入部分OCR文字,使得輸入的形式接近下游任務的形式(都是文字),更便於遷移學習;

3) 便於與其他訓練目標相結合,例如image captioning。

預訓練資料集

CC15M:是CC3M (Sharma et al., 2018)和CC12M (Changpinyo et al., 2021)的並集。資料集的形式是<影像, 標題>對。進行SPLITOCR目標時,採用Google Cloud OCR系統獲取OCR文字的資訊。

Fine-tuning階段

所有下游任務都具有這樣的形式:輸入是影像+文字,輸出只有文字。使用Google OCR獲取圖片中的場景文字。

進行image captioning任務時,輸入為<影像,提示詞,OCR token>,輸出目標為影像標題;進行場景文字VQA任務時,輸入為<影像,提示詞,問題,OCR token>,輸出為問題的回答。

【實驗】

主要結果

實驗採用4個benchmarks:TextVQA (Singh et al., 2019) 、ST-VQA (Biten et al., 2019) 、VizWiz-VQA (Gurari et al., 2018) 、TextCaps (Sidorov et al., 2020) 。實驗Baseline採用去掉SPLITOCR預訓練的本模型PreSTU,同時也對比了以下預訓練方法:TAP (Yang et al., 2021) 、Flamingo (Alayrac et al., 2022) 、GIT (Wang et al., 2022a) 。實驗結果如表所示。

PreSTU:一個專門為場景文字理解而設計的簡單預訓練模型

主要結果

採用SPLITOCR預訓練後,PreSTU在所有指標上都相對baseline有提升,這證明了SPLITOCR的有效性,能夠賦予模型場景文字閱讀的能力。

對比其他模型:PreSTU模型引數和資料量比TAP多,結果也更高一些,除了TextVQA略低;引數量和資料量與GITL基本一致,在所有指標高於GITL;引數量和資料量比Flamingo和GIT小,但結果上沒有顯著地低。

消融實驗

1. 對比SPLITOCR目標與傳統OCR目標(TextCaps CIDEr指標):如表,SPLITOCR比OCR預訓練的模型結果高,由126.7提升到134.6;

PreSTU:一個專門為場景文字理解而設計的簡單預訓練模型

OCR與SPLITOCR對比

2. 在Fine-tuning階段去掉輸入的OCR文字:如表,去掉OCR文字後,各模型都有下降,但baseline模型結果下降更多。OCR/SPLITOCR預訓練的模型即便Finetune時不使用OCR文字,結果也比baseline高(116.6/110.4 > 99.6)。這說明SPLITOCR預訓練目標能夠很好的使模型獲得場景文字的閱讀能力。

PreSTU:一個專門為場景文字理解而設計的簡單預訓練模型

Fine tuning時去掉OCR輸入的影響

3. 預訓練時的影像解析度:如表,高解析度的影像會獲得更好的結果。

PreSTU:一個專門為場景文字理解而設計的簡單預訓練模型

影像解析度的影響

4. 預訓練的資料規模:如表,資料規模越大,結果越好。

PreSTU:一個專門為場景文字理解而設計的簡單預訓練模型

預訓練資料規模的影響

【結論】

1. SPLITOCR預訓練目標能夠使模型的場景文字閱讀能力得到提升,從而提高下游任務的結果

2. 對於PreSTU模型來說,預訓練影像的解析度以及資料量很重要。

• 論文地址:https://arxiv.org/abs/2209.05534

【參考文獻】

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