Retrieval-Augmented Visual Question Answering:一种基于多模态检索的视觉问答新方法

Retrieval-Augmented-Visual-Question-Answering

Retrieval-Augmented Visual Question Answering简介

视觉问答(Visual Question Answering, VQA)是人工智能领域的一个重要任务,旨在让计算机系统能够理解图像内容并回答与之相关的自然语言问题。然而,传统的VQA方法往往局限于图像本身提供的信息,难以回答需要外部知识的复杂问题。为了解决这一问题,研究人员提出了Retrieval-Augmented Visual Question Answering (RA-VQA)方法。

RA-VQA的核心思想是将外部知识库引入VQA系统,通过检索相关的文本信息来辅助回答问题。具体来说,RA-VQA包括以下几个关键步骤:

图像特征提取:使用预训练的视觉模型(如VinVL)提取图像的对象、属性等特征。
问题分析:对输入的自然语言问题进行处理,提取关键信息。
知识检索:基于图像特征和问题,从外部知识库(如维基百科)中检索相关的文本片段。
多模态融合:将图像特征、问题和检索到的知识进行融合。
答案生成:基于融合后的信息生成最终答案。

通过引入外部知识,RA-VQA能够回答更加复杂和开放式的问题,大大提升了VQA系统的性能和实用性。

Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retrieval (FLMR)

在RA-VQA的基础上,研究人员进一步提出了Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retrieval (FLMR)方法,旨在提高知识检索的效率和准确性。FLMR的主要创新点包括:

细粒度表示:将图像和文本分别编码为多维向量,而不是单一的向量表示,以捕捉更丰富的语义信息。
晚期交互:在检索过程中延迟图像和文本的交互,以保留更多的模态特定信息。
对比学习:利用对比学习方法,提高检索模型的表示能力。

FLMR架构图

FLMR的实验结果表明,该方法能够显著提升RA-VQA的性能。在OK-VQA数据集上,FLMR将检索召回率(Recall@5)提高到了89.20%,VQA得分达到了61.86%,相比之前的方法有了显著提升。

实现细节

要实现RA-VQA和FLMR系统,需要准备以下环境和资源:

数据集:包括COCO图像数据集、OK-VQA问答数据集和Google Search语料库。
特征提取:使用VinVL模型提取对象检测和属性特征,使用Oscar+模型生成图像描述。
知识检索:使用FAISS和ColBERT实现高效的向量检索。
模型训练:使用PyTorch和PyTorch Lightning框架进行模型训练。
实验管理:使用Weights & Biases (wandb)进行实验记录和可视化。

具体的安装和使用步骤如下:

环境配置:

conda create -n RAVQA python=3.8
conda activate RAVQA
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers==4.28.1
conda install -c pytorch faiss-gpu -y
pip install wandb pytorch-lightning==2.0.4 jsonnetbin easydict pandas scipy opencv-python fuzzywuzzy scikit-image matplotlib timm scikit-learn sentencepiece tensorboard datasets

数据准备: 下载COCO图像数据集、OK-VQA数据集和Google Search语料库,并按照指定的目录结构组织。
特征提取: 使用VinVL和Oscar+模型分别提取对象检测特征和图像描述。
FLMR预训练: 首先在WIT数据集上预训练映射网络,然后在Google Search语料库上微调FLMR模型。
RA-VQA训练: 使用预训练的FLMR模型初始化RA-VQA系统,在OK-VQA数据集上进行端到端训练。
评估: 使用提供的评估脚本在测试集上评估模型性能。

未来展望

RA-VQA和FLMR为视觉问答领域带来了新的研究方向。未来的工作可以从以下几个方面展开:

扩展知识库:引入更多样化的知识源,如结构化知识图谱、多语言资源等。
提升检索效率:进一步优化检索算法,以支持更大规模的知识库。
跨模态预训练:探索更有效的视觉-语言预训练方法,提升模型的多模态理解能力。
可解释性研究:增强模型的可解释性,使系统能够解释其决策过程。
实际应用:将RA-VQA技术应用到实际场景中,如智能助手、教育辅助系统等。

总的来说,Retrieval-Augmented Visual Question Answering代表了视觉问答技术的一个重要发展方向。通过结合外部知识和先进的多模态检索技术,RA-VQA系统展现出了强大的问答能力。随着研究的深入和技术的不断进步,我们可以期待这一领域在未来会产生更多令人兴奋的突破。