三元对比学习提升视觉-语言预训练：挖掘模态间与内部结构信息

基于三元对比学习的视觉-语言预训练方法是一种创新的框架，旨在改进现有视觉-语言表示学习技术。传统的跨模态对齐（CMA）策略，如通过InfoNCE损失实现的图像-文本对齐，通过最大化图像与匹配文本之间的互信息（MI），显著提升了模型的性能。然而，CMA主要关注模态间的映射，可能忽视了各模态内部数据的潜在价值，导致相同模态内的相似输入不能保证在嵌入空间中紧密相连。 为解决这个问题，提出的三元对比学习（TCL）引入了内模态对比目标，增加了对单一模态内部表示的优化。这意味着TCL不仅考虑跨模态的关联，还关注图像和文本数据的内在结构，如局部区域和全局摘要之间的MI。通过这种方式，TCL能够更好地捕捉和利用图像和文本输入的丰富细节，包括局部结构信息，这是当前多模态表示学习中的一项突破性尝试。 TCL在设计上兼顾全局和局部的视角，使得模型能够处理更复杂的预训练数据，尤其是在存在噪声的情况下，提高了模型的鲁棒性和准确性。实验结果显示，这种方法在常见的视觉-语言任务，如图像-文本检索和视觉问答等下游任务中表现出色，达到了当前研究领域的先进水平。 值得注意的是，TCL的发展得益于早期的自我监督学习研究，该领域在视觉和语言表示学习中持续活跃。通过在大规模未标记数据上进行预训练，然后在特定任务上微调，TCL展示了其在提升模型性能和适应多种任务场景的优势。 总结来说，基于三元对比学习的视觉-语言预训练方法是一项重要的技术创新，它通过增强内模态对比和利用局部结构信息，提高了模型在多模态任务上的表现，为未来的研究和实际应用提供了新的可能性。