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IJCAI2020 Mucko

• 题目
  Mucko: Multi-Layer Cross-Modal Knowledge Reasoning for Fact-based Visual Question Answering
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  本文出自中科院自动化所+微软亚研+阿德莱德吴琦老师
• 动机
  在现有的FVQA方法中，没有进行细粒度的选择，就将不同模态信息进行联合（共同嵌入），这为答案的推理带来了干扰（噪声）。
• 贡献

1. 使用异构图对图片进行描述，包含了三种不同的信息（视觉、语义、知识），取得了显著超越SOTA方法的实验结果。
2. 使用“模态感知方法”捕获不同模态中“面向question的信息”。
3. 此方法具有良好的可解释性。

• 方法
  本文方法的整体结构如下图所示，可以看出，有两个核心步骤：构造多模态异构图（Multi-Modal Heterogeneous Graph Construction）、跨模态异构图推理（Cross-Modal Heterogeneous Graph Reasoning）。其中，跨模态异构图推理又包含两个步骤：知识选择（Intra-Modal Knowledge Selection）、跨模态知识推理（Cross-Modal Knowledge Reasoning）。
  
  首先介绍，如何构造多模态异构图，这部分最终得到了三种不同模态的图，分别是视觉图、事实图和语义图。视觉图基于所有的regions进行构造，得到的是双向完全图，每个节点的特征即为 region的视觉特征，边的特征为两个节点的spatial feature的结合$r_{i,j}^V=[\frac{x_j-x_i}{w_i},\frac{y_j-y_i}{h_i},\frac{w_j}{w_i},\frac{h_j}{h_i},\frac{w_j{h}_j}{w_i{h}_i}]$。语义图部分使用dense caption生成局部语义信息，将object或attribute作为节点，关系作为边，word embedding方法使用的是GloVe。事实图部分，先使用一个基于分数排序的方法，选出100个候选事实，具体做法为：计算“事实”中的每个单词的embedding和question中每个单词embedding、检测到的视觉概念中的每个单词embedding的余弦相似度，再进行平均，得到每个“事实”的分数。对于得到的100个候选事实，还要进行筛选，规则是——基于MLP预测question的relation类型，取top3，依次将100个候选事实和top3进行对比，不一致则删除。最后，基于筛选得到的事实建图。
  
  跨模态异构图推理由迭代的两部分（知识选择、跨模态知识推理）组成，共重复$T$次。知识选择就是在每个图上，基于question分别对节点和边添加attention，然后使用图卷积进行节点更新。跨模态知识推理先基于事实图中的每个实体（entity）+question对视觉图和语义图的节点添加注意力，再基于此注意力计算出互补信息（计算过程就是注意力和节点特征的加权平均）。分别得到视觉图和语义图的互补信息后，使用一个门机制将它们和事实图的节点信息融合。最后，使用和知识选择部分一样的操作，对事实图中的信息进行Aggregation。
• 实验
  本文在三个knowledge-based VQA数据集上进行了实验，分别是FVQA、OK-VQA和Visual7W+KB。
  
  在FVQA数据集上，和SOTA方法的对比，在top1上已经要接近人类水平了。
  
  在Visual7W+KB数据集上的实验：
  
  在OK-VQA数据集上的实验结果：
  
  在FVQA上的消融实验：
  
  在FVQA上的超参实验：
  
  
  可视化的实验结果：