ICCV2023 | PTUnifier+：通过Soft Prompts(软提示)统一医学视觉语言预训练

论文标题：Towards Unifying Medical Vision-and-Language Pre-training via Soft Prompts

代码：https://github.com/zhjohnchan/ptunifier

Fusion-encoder type和Dual-encoder type。前者在多模态任务中具有优势，因为模态之间有充分的相互作用; 后者由于具有单模态编码能力，擅长单模态和跨模态任务。该论文PTUnifier统一这两种类型（这里的统一包括模型和输入模态）。

一、IDea

医学数据通常是多模态的，视觉数据(例如，放射照相、磁共振成像和计算机断层扫描)和文本数据(例如，放射学报告和医学文本)。在日常临床实践中成对收集的。医学视觉和语言预训练(MedVLP)旨在从大规模医学图像-文本对中学习通用表示，然后将其迁移到各种医疗任务中，有助于解决医疗领域的数据稀缺问题。

由于缺乏单模态编码，融合编码器不能有效地完成单模态任务和跨模态任务，而双编码器由于模态之间的交互不足，在多模态任务中表现不佳，如图1(a)所示。

二、Model（Bridging the Gap）

模型预训练可以表示为：

1、Unifying Inputs via Prompts

通过soft prompts 统一输入，以执行不同类型的任务。工作机制类似于DETR中的查询向量。

Compatibility using Soft Prompts

Scalability of Soft Prompts

构建了一个视觉/文本提示池，而不是 static prompts。prompt的选择取决于input embedding。定义一个视觉提示池V和一个文本提示池T。给定 visual embedding sequence Xv输入或 its textual embedding sequence Xl输入，进行池化操作(例如，平均/最大池化)，得到现有模态的查询向量(记为qv或ql)，即qv = pooling(Xv)和ql = pooling(Xl)。为了得到缺失模态的prompt，根据查询向量与缺失模态池中所有prompts的相似度得分来选择prompt:

Intuitive Explaination：将可视提示池视为一个查询库，其中存储了用于在缺少一个模态时提取单模态特征的query。

Unifying Multiple Pre-training Objectives

Masked Language Modeling (MLM)

Image-Text Matching (ITM)

Image-Text Contrast (ITC)

三、The Model Architecture

首先将视觉和文本标记映射到嵌入空间(Xv和Xl)，这些带有或不带有prompts的token embedding将由相同的backbone Mθ共同处理。

1、Visual and Textual Embeddings

Visual：

Textual：

2、The Backbone Model

该模型可以是一个有效模型(包括单模态编码器和多模态融合模块)，也可以是一个有效模型(即单个Transformer模型)，特征提取后：

四、Experimental Settings

1、Pre-training Datasets

ROCO、MedICaT、MIMIC-CXR

2、Results

Main Results

现有的研究仅针对单一任务设计，而论文方法通常针对所有视觉和/或语言相关的任务，也就是说，没有针对特定任务进行任何量身定制的调整。

Ablation Study

融合编码器(即MLM和ITM)的目标模型(即ID 3和5)获得比没有它们的其他模型更强大的多模态表征。

双编码器的图像-文本对比学习有助于模型(即id4和id5)学习单模态图像表征和跨模态表征，并且使用ITC目标预训练的模型优于未使用ITC目标预训练的模型。

ITC目标并没有提高单模态文本分类任务的性能。

同时实现两类目标可以促进模型(即ID 5)在所有任务中获得最佳性能，从而证实了融合编码器和双编码器统一研究方向的可行性。

Effects of Soft Prompt

使用不同池大小(范围从0到2048)进行预训练。

(i)虽然池大小的扩大导致参数数量的增加，但与总参数(350M)相比，引入的参数并不太多(少于0.5%);

(ii)所有有Soft Prompt  Pools的模型都比没有Soft Prompt  Pools(即池大小为0)的模型收敛性更好(收敛损失更小)，证明了引入提示池的有效性;

(iii)发现设置合适的池大小很重要，当池大小设置为1024时，模型收敛效果最好。这可能是由于池大小控制了在预训练过程中存储的查询信息的数量，而具有大容量的大池可能会“吸收”预训练语料库中的太多噪声。

论文中有意思的是竟然做ITC预训练任务时，把两个模态拆开，分别在soft prompts pools里面找其对应的模态（visual->textual, textual->visual），这样在缺失一个模态的输入的时候，直接在pools中找即可。但是应该有个问题存在，pools中的向量就能准确代表缺失的模态吗？其实在小领域还好，但是在通用领域会不会受限（当然可以通过调节pools size来缓解）？是不是可以像VQ-VAE中使用向量字典的方式来组成缺失的目标对象，而不是直接计算相似度？