LXMERT：视觉语言跨模态框架

概念

LXMERT（Language-Visual Multimodal BERT）是一种用于视觉与语言理解的跨模态框架，它将自然语言文本和图像信息结合在一起，以实现更深入的理解和多模态推理。LXMERT是由纽约大学和微软研究院的研究人员联合开发的，它是建立在BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和视觉注意力机制的基础上的。

特点

跨模态理解：LXMERT旨在处理同时包含文本和图像信息的任务，例如视觉问答（VQA）、图像标注、文本-图像检索等。它能够将文本信息和图像信息结合起来，以更好地理解多模态数据。

预训练阶段：与BERT一样，LXMERT首先在大规模文本和图像数据上进行预训练。它使用了双向Transformer编码器，以学习文本和图像的多模态表示。

视觉注意力：LXMERT包括视觉注意力机制，允许模型在处理文本时关注图像中的不同区域，反之亦然。这有助于模型捕捉文本和图像之间的关联性。

任务迁移：LXMERT的多模态表示可以迁移到多种视觉和语言任务中。这意味着可以在不同的任务上微调模型，而无需从头开始训练，从而提高了效率。

性能：LXMERT在多模态任务中取得了卓越的性能，并在一些视觉问答和图像标注挑战中超越了先前的方法。

应用领域：LXMERT的应用领域涵盖了多模态信息的处理，包括自然语言处理、计算机视觉、多媒体分析、虚拟助手等多个领域。

代码实现

import torch
from transformers import LxmertTokenizer, LxmertForQuestionAnswering

# 加载LXMERT模型和标记器（Tokenizer）
model_name = "unc-nlp/lxmert-base-uncased"
tokenizer = LxmertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = LxmertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

# 输入文本和图像
question = "What color is the cat?"
image = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 这里的图像特征是一个示例，实际应该使用真实图像数据

# 将文本和图像编码成模型所需的输入格式
inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
inputs["visual_inputs"] = image  # 将图像特征添加到输入中

# 前向传播
outputs = model(**inputs)

# 获取视觉问答（VQA）答案
vqa_output = outputs.question_answering_score
answer_idx = torch.argmax(vqa_output)
answer = tokenizer.convert_ids_to_tokens([answer_idx.item()])[0]

print("Answer to the question:", answer)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26