UNITER：通用图像-文本表示学习

联合图像-文本嵌入是大多数视觉与语言（V+L）任务的基础，其中多模态输入被同时处理以实现联合的视觉和文本理解。本文介绍了UNITER，一种通过在四个图像-文本数据集（COCO、Visual Genome、Conceptual Captions 和 SBU Captions）上进行大规模预训练而学到的通用图像-文本表示，该表示可以利用联合多模态嵌入来支持不同的下游 V+L 任务。我们设计了四种预训练任务：掩码语言模型（MLM）、掩码区域模型（MRM，有三种变体）、图像-文本匹配（ITM）和词-区域对齐（WRA）。与之前的工作不同，后者对两种模态都应用联合随机掩码，我们在预训练任务中使用条件掩码（即，掩码语言/区域建模是在完全观察到图像/文本的情况下进行的）。除了用于全局图像-文本对齐的 ITM 外，我们还提出了基于最优传输（OT）的 WRA，在预训练过程中显式地促进单词和图像区域之间的细粒度对齐。全面分析表明，条件掩码和基于 OT 的 WRA 均有助于更好的预训练效果。我们还进行了详尽的消融研究，以找到最佳的预训练任务组合。大量实验结果表明，UNITER 在六个 V+L 任务（涵盖九个数据集）上取得了新的最先进水平，包括视觉问答、图像-文本检索、指代表达理解、视觉常识推理、视觉蕴含判断和 NLVR$^2$。代码可在 https://github.com/ChenRocks/UNITER 获取。