VisualBERT 是一種多模態模型，結合了視覺（圖片）和語言（文字）信息，基於 Transformer 架構，專門用於跨模態任務，如視覺問答（VQA）、視覺推理（VCR）、圖文檢索等。
VisualBERT 的主要架構與特點：• 依托 BERT 結構，將文本與視覺特徵融合處理。
• 視覺特徵由物體偵測器（如 Faster R-CNN）提取，生成包含物體區域的特徵向量，這些視覺嵌入接著與文字嵌入共同輸入 Transformer 堆疊。
• 透過自注意力機制（self-attention），模型可以隱式地對齊文字中的詞彙和圖像中的區域資訊。
• 引入位置嵌入和段落嵌入（segment embeddings）來標示文本和視覺信息，輔助模型結合兩種模態。
• 訓練階段包括兩個視覺語言預訓練任務：隱藏詞語預測和句子-圖像匹配，用以學習語言和視覺內容的緊密關聯。
實驗成果：
• VisualBERT 在多個視覺語言基準數據集（如 VQA、VCR、NLVR2、Flickr30K）上表現優異，達到或超越當時最先進模型。
• 模型能有效地將語言結構語義與圖像區域對應起來，具備理解視覺內容及其語境的能力。
簡單比喻：
VisualBERT 像一個同時擁有「眼睛」和「耳朵」的智能，大腦內將聽到的文字和看到的圖像片段聯繫起來，理解語言所指涉的視覺世界。
總結：
VisualBERT 是將 BERT Transformer 架構擴展至視覺和語言融合的多模態模型，通過自注意力機制對齊圖像區域與文字，提高跨模態任務的理解與表現。
