124页，UC伯克利大学胡戎航博士论文公布：视觉与语言推理的结构化模型

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视觉 - 语言任务（如基于图像回答问题或按照自然语言指令在视觉环境中导航）需要对图像和文本两种模态的数据进行联合建模和推理。视觉和语言联合推理方面已经取得了很大进步，但通常使用的是在更大的数据集和更多计算资源帮助下训练的神经方法。

视觉 - 语言任务的解决是否只是堆参数堆数据那么简单？如果不是，如何构建更好的推理模型，既能提高数据效率又具备不错的泛化性能呢？UC 伯克利胡戎航的博士论文就是关于这个主题：

论文链接：https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2020/EECS-2020-50.pdf

论文概述

这篇论文通过视觉 - 语言推理的结构化模型为上述问题提供了答案，该模型考虑了人类语言、视觉场景、智能体技能中的模式和规律。

指示表达定位

这篇论文从指示表达定位（referring expression grounding）任务开始，使用 Compositional Modular Network (CMN) 来考虑这些表达中的组合结构，进而显著提高准确率和泛化性。

具体而言，该论文提出使用联合方法显式地对指示表达及其定位的组合语言结构建模，同时也支持对任意语言的解释。这里提出的 CMN 网络是一种端到端训练模型，可以联合学习语言表征和图像区域定位，如图 2.1 所示。

视觉问答

视觉问答（VQA）需要同时理解图像和文本。这种理解通常取决于组合推理（ compositional reasoning），如定位一个场景中的多个对象，检查其属性或将其相互比较。尽管传统的深度网络在 VQA 任务中的性能不错，但是表明其能够进行显式组合推理的证据有限。针对这一问题，该论文提出了端到端模块网络（N2NMN），该模型能够直接基于文本输入预测新型模块化网络架构，并将其应用于图像，来解决问答任务。该方法学习将语言解析为语言结构，再将其组合成合适的布局。

神经模型可解释性

第四章中，研究者扩展了关于模块推理的工作，提出了堆栈神经模块网络（SNMN）。该模型使用显式的模块化推理过程，它可以通过反向传播进行完全可微的训练，而无需对推理步骤进行专家监督。与现有的模块化方法相比，该方法提高准确率和可解释性。

此外，该模型还可以进行扩展，在一个模型中无缝处理视觉问答 (VQA) 和指示表达定位。这通过下图所示的一般程序完成相关任务之间的知识共享：

语言条件图网络

除了模块推理，研究者还提出了使用语言条件图网络（LCGN）构造视觉场景的语境感知表示，以进行关系推理。该模型是基于场景中的视觉实体构建的图网络，并通过实体之间消息传递的多次迭代来收集关系信息。LCGN 通过对图中的边进行加权，动态地确定每一轮从哪些对象收集信息，并通过图发送消息以传播适量的关系信息。其关键思想是根据输入文本的特定语境关系来调整消息传递。

图 5.1 说明了这一过程：

TextVQA 任务

在第六章中，该研究使用迭代式指针增强多模态 Transformer，来解决从图像中读取文本并回答问题的任务（即 TextVQA 任务）。

对于 TextVQA 任务，该研究提出新型 Multimodal Multi-Copy Mesh (M4C)。该模型基于 transformer 架构，并通过动态指针进行迭代式答案解码，如图 6.1 所示：

导航指令跟随

针对导航指令跟随任务，该研究提出了 Speaker-Follower 模型，其中 Speaker 模型和 Follower 模型相互补充。

该研究把导航指令跟随任务视为一个轨迹搜索问题，智能体需要根据指令找到环境中的最佳轨迹，从起始位置导航到目标位置。Speaker-Follower 模型包括一个指令理解模块（follower），将指令映射到动作序列；一个指令生成模块（speaker），将动作序列映射到指令（图 7.1），这两个模块均通过标准的序列到序列架构实现。speaker 模块学习为视觉路线提供文本指令，follower 模块则根据提供的文本指令执行路线（预测导航动作）。