文 | 青豆
最近一个大趋势就是将各类任务统一在一个大一统框架下。大规模预训练语言模型已成功打通各类文本任务，使得不同的NLP任务上，都可以用这种统一的sequence生成框架作为基础模型，只需要通过prompt的方式，指导模型生成目标结果。
这种大一统的sequence生成框架在NLP任务成功的关键是任务描述和任务输出都可以序列化成text tokens。
但CV任务输入输出都更加多样，那不是得为不同的任务定制不同的模型和损失函数？这也是CV任务大一统框架的瓶颈。
以自然语言为输出的任务，比如image captioning、visual question answering这类任务，天然可以转化为生成text token sequence。但模型的输出形式还存在很多其他的形式，例如bounding box、dense masks等。
Pix2Seq在这样的动机下诞生了：既然输出形式不同是难点，能否将各类输出形式都统一成token sequence？
去年Google Brain提出的Pix2Seq就以目标检测作为出发点，建立Pixel-to-Sequence的映射，探索了这种可能性（戳《图灵奖大佬+谷歌团队，为通用人工智能背书！CV 任务也能用 LM 建模！》）。
目前的Pix2Seq v2进一步统一了四个完全不同的视觉任务：目标检测（object detection）、实例分割（instance segmentation）、人体关键点检测（keypoint detection）、图像描述生成（image captioning），尽管他们的输出可以是bounding boxes，也可以是dense masks，都可以表示成token sequence。
这种离散的、统一化的表示，使得多种CV任务能够统一在一个模型架构或损失函数下。
对单个任务，不再需要对模型或损失函数做定制，而是只需要将任务描述放在prompt中，控制output sequence变成所需要的输出格式。
这种大一统的Pix2Seq框架，已经能够在这四个核心视觉任务上，媲美那些专门为各任务定制的state-of-the-art。
论文题目：
A Unified Sequence Interface for Vision Tasks
论文链接:
https://arxiv.org/abs/2206.07669
背景介绍：4个视觉核心任务
目标检测（object detection）：输入是一张图片，输出是所有object的bounding box和class label。
实例分割（instance segmentation）：输入是一张图片和其中的objects，输出是对每个object的dense pixel-wise mask。
人体关键点检测（keypoint detection）：输入是一张图片和其中的person objects，输出是keypoint坐标点来表示head、eyes等person instances。
图像描述生成（image captioning）：输入是一张图片，输出是一句话。
Sequence建模四步走
要将CV任务统一建模成sequence生成，主要包括以下几步：
1. 统一输入输出：Tokenization序列化
输入是一张image；输出是一个离散的token sequence：task prompt + task output，其中task prompt用于描述具体任务（一般是任务指令+additional input tokens），task output是需要model生成的部分，是目标结果的序列化描述。例如对上述四个任务：
目标检测（object detection）：task prompt是detect指令，task output包括每个object的bounding box两个坐标点和object label。
实例分割（instance segmentation）：task prompt包括segment指令和给定的object instance，task output是segmentation多边形的坐标。
人体关键点检测（keypoint detection）：task prompt包括keypoint指令和给定的object instance，task output是一些keypoint坐标点。
图像描述生成（image captioning）：task prompt是Describe指令，task output是image caption sentence。
2. 统一损失函数
现在数据变成了统一的image input和sequence output，那么input image可以自然地用一个vision encoder表示（CovNet、Transformer等都可），output sequence可以用一个sequence decoder建模，即给定encoder hidden state和之前生成的sequence，预测下一个token：
402 Payment Required
这里x代表image，y1:j-1是之前生成的sequence，yj是下一个token。但由于output sequence包括两个部分task prompt和task input，其中task prompt是给定的，不需要生成，因此不需要加到generation loss中。
所以，这里引入wj权重，当yj在task prompt中，wj设置成0，不参与loss计算。
3. 多任务联合训练
由于输入输出形式、损失都是统一的，在优化时可以选择两种联合训练的方式：
（1）直接混合所有数据，随机采样，进行优化：
（2）对各task分别计算loss，然后合并所有task的梯度，优化模型：
第一种更为简单，但涉及到image augmentations对不同output sequence可能是不同的。
同时，第二种可以控制每个task的权重，作者通过贪心策略逐个添加task并调整权重，确定最终的各个task权重。
4. 最终输出：反序列化Detokenization
反序列化就是把token再次数字化，例如对与objection detection，将output token sequence变成5个token一组，每组前4个token代表坐标，第5个token代表object class label。
其中，序列的生成和Pix2Seq第一个版本一样，都采用nucleus sampling。
实验结果
实验的架构和Pix2Seq是一样的，采用了Vision Transformer (ViT-B) encoder和Transformer autoregressive decoder，共有132M的参数。
值得注意的是该论文没有使用大规模图片-文本预训练。模型的初始化来自于Pix2Seq，是在Object Detection数据集上预训练得到的（因此image captioning的结果受限，加入图片-文本数据应该会有提升）。
图片的大小有640x640和1024x1024两种大小。同时作者比较了两个变种：single task单独训练各任务，multi-task会同时一起训练所有任务，即多任务联合训练。
主要的结论包括：
该模型在4个任务中都取得了与主流模型相当的效果。
多任务训练的影响：并不统一。
图片大小的影响：图片越大，结果越好。
结论
这篇工作的模型架构和第一版的Pix2Seq基本一致，重点在于怎样将这种框架adapt到多种不同输出形式的CV任务上。目前对各个CV任务的序列化非常直观简单，但效果却是不错的。
最后的话
大一统模型近期层出不穷，而这种离散的token序列的表示方式，小编认为是非常有希望的一个方向，因为这种方式同时可以尝试把NLP和CV并入一个框架，同时离散token的方式也天然能够加入speech的处理。
因此，小编也很期待这种统一接口可以加入更多模态（modality），例如video、audio等。
小编在读的时候，主要的concern是这种localization真的可以准确吗？这个quantilize和dequantilize的过程把number变成了token，失去精度不准确怎么办？
作者在实验中针对这个问题，也做了简单的处理，对instance segmentation任务，通过nucleus sampling生成多个结果，并取平均。
但对数值化的token表示应该是需要更多思考的，这种token在未来是否可以具备计算能力，也是很有意思的议题。
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