此项技术应用在信息化生活的方方面面，如百度 推出的图片搜索功能，为跨模态信息检索提供便利；小红书 中应用此技术优化封面图像，使得笔记的吸引力大大增加；大众点评中保证图文的高相关性，帮助消费者遴选高优质信息等等。这些无不为我们的生活带来了诸多便利，因此，本文旨在研究图文匹配中自适应的特征聚合、训练目标方法，从而进一步提升实际应用效果。
特征抽取：图像和文本特征首先由各自独立的视觉和文本编码器提取；
其中，特征抽取和相似性计算的方式较为固定。前者强依赖于计算机视觉（Computer Vision, CV）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的进步与发展，而后者则通常采用余弦距离（Cosine Similarity）度量语义相似程度。因此，为了提升 VSE 模型的效果，本文将改进的重点放在了提升特征映射以及优化目标上，为方便后续研究者使用，本文代码已公开。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.02206
代码链接：https://github.com/96-Zachary/vse_2ad
模型
自适应特征聚合，顾名思义是将特征矩阵抽象成特征向量。常用的方法是池化操作（Pooling），然而一般的池化方法（Mean/Max/K-Max）无法同时适配视觉特征和文本特征，而找到最优的特征组合往往需要大量的时间，且在不同数据分布下这种组合往往是不同的。基于此问题，本文提出了一种自适应的 Pooling 策略，从 token-level 和 Embedding-level 两个维度分别计算，并最终融合在一起。
Token-level Pooling：首先，无论是 Mean—Pooling、Max—Pooling 还是 KMax—Pooling，都可以认为是一种先将值按照特征维度进行排序，随后分配静态的权重来抽取特征向量。以 Max-Pooling 为例，他的权重中最大值对应了 1，其余均为 0。
本文也延续此“排序-权重分配”的策略进行自适应特征聚合，其中将权重的确定过程交给模型自动化学习，使用一层全连接网络。实验发现，仅考虑 Token-level Pooling 得到的权重与 Mean—Pooling/KMax—Pooling 分布很相似，因此，从更多元化和普适的角度出发需要考虑更多维的设计；
Embedding-Level Pooling：按照输入粒度进行 Softmax 的 weight-sum，使得特征矩阵中更加显著的特征值被赋予更多的权重，此过程不涉及参数学习过程；
自适应优化目标
自适应优化目标，顾名思义是为模型在不同的训练阶段找到最合适的优化目标。首先我们需要一套评判模型阶段性能力的标准，其次我们需要根据不同的阶段为模型设计不同的优化目标。
表征学习中常常使用 Aligment 和 Uniformity 来评判模型能力，其中，Aligment 用来判断相似样本间的聚合程度，Uniformity 则用来反映不同样本映射到表征空间的分散程度（理想情况下不同样本表征应尽量分散，从而体现其差异化）。通过此两标准，我们可以设计一个范围为 [0,1] 的比率值，其中，值为 1 时模型效果最差，越接近 0 表示模型效果越好。
VSE 模型常构造三元训练目标，原点（anchor）、与之对应的正样本（positive）以及与之对应的负样本（negative）。基于度量模型得到的比率值，我们为模型不同训练阶段选择不同数量的负样本，当模型训练伊始、表现较差时，为模型选择更多的负样本可以帮助模型拟合，快速提升区分样本差异的能力；当模型训练逐渐熟练、表现较好时，为模型选择最难的一个或几个负样本（Hard Negative Samples）则能帮助模型区分细致化差异，提升模型能力。
实验结果
本文在两个公开数据集上进行实验来验证模型的准确性和速度，分别是 MS-COCO 和 Flickr30K（最常用的图文检索数据集）。
实验中，我们对不同的图文编码器进行组合以验证本文所提方法的鲁棒性，前文有提到过 VSE 模型的效果依赖于 CV 和 NLP 领域的发展。文本/图像编码器组合分别是：BiGRU/Faster-RCNN、BiGRU/Vit、BERT/Faster-RCNN、BERT/Vit。评测指标选择 Recall@K，其中 K=1,5,10 以及对以上指标的加和形式的 RSUM。
总结
本文在当前图文表征的 VSE 框架下，改进并提出了自适应特征聚合方法和自适应优化目标。与之前的方法不同，本文所提的两个自适应模块可以即插即用应用到其他相似框架下，且均由模型在训练过程中自动化进行，无需冗杂的调参便可提升模型表现。
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