ImageBERT：利用大规模弱监督图像-文本数据进行跨模态预训练

在本文中，我们介绍了一种新的视觉-语言预训练模型——ImageBERT——用于图像-文本联合嵌入。我们的模型基于Transformer架构，可以接受不同模态的输入并建模它们之间的关系。该模型同时在四个任务上进行预训练：掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）、掩码对象分类（Masked Object Classification, MOC）、掩码区域特征回归（Masked Region Feature Regression, MRFR）和图像文本匹配（Image Text Matching, ITM）。为了进一步提高预训练质量，我们从网络中收集了一个大规模弱监督图像-文本（Large-scale weAk-supervised Image-Text, LAIT）数据集。我们首先在这个数据集上对模型进行预训练，然后在Conceptual Captions和SBU Captions数据集上进行第二阶段的预训练。实验结果表明，多阶段预训练策略优于单阶段预训练。此外，我们在图像检索和文本检索任务上对预训练的ImageBERT模型进行了微调和评估，并在MSCOCO和Flickr30k数据集上均取得了最新的最佳结果。