Vision-for-Language诊断（上半部分）测量对齐对象或完整图像的消融对mask token预测的影响，而Language-for-Vision诊断（下半部分）测量在预测mask图像区域时消融对齐的短语或整个句子的影响...作者测试了具有不同架构但具有相同初始化和训练流程的模型。 实验结果表明，这些模型确实学习了使用跨模态信息，从而导致多模态表示，但这两种模态对最终结果的影响程度并不相同。...如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。...对于视觉输入的消融，作者比较了以下设置： None： 没有一个视觉特征被消融。该模型可以访问完整的图像 。这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。...测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language
但是这些方法所提取的实例并不都刻画了语义概念，事实上，大部分实例都是语义上毫无意义且与匹配任务无关的，只有少部分显著的语义实例决定了匹配程度的好坏。...为了验证提出的选择式多模态循环神经网络的有效性，我们测试了该模型衍生出的多种网络结构，并在两个公开多模态数据库(Flickr30k和Microsoft COCO)上与当前最好方法进行了对比。...其中总体架构如下图所示： 该模型主要由四部分组成，用于图像特征提取的 CNN_I，用于自然语言建模的 CNN_L，用于结合 CNN_I 和 CNN_L 信息的多模态层 M，和一个用于单词序列预测的递归神经网络...考虑到草图与自然图像可能存在多视角的特征表达，且不同的视角作用差异较大，我们提出了一种基于视角选择的多视角跨模态匹配算法。...多模态搜索 网络上充斥着来自不同数据源的多模态多媒体数据；因此，亟需能够适应各种模态的信息检索系统，例如，在搜索“Dunkirk”电影时，应返回影评的相关文本数据、包含相关视频片段的视频数据、以及相关音频数据
文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（18）---《多模态智能的发展》 多模态智能的发展 1 多模态智能定义 多模态智能旨在融合多种模态的信息进行处理实现智能应用...将多模态信号统一到同一个向量空间中，从而实现了多模态信号的交叉处理。...多模态表示：由于其复杂的跨模态交互作用和各模态训练数据与测试数据之间可能存在的失配问题，仍然是一个具有挑战性的问题。...2 多模态智能融合的发展 融合是多模态研究中的一个关键问题，它将从不同单模态数据中提取的信息整合到一个紧凑的多模态表示中。...由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请联系博主删除。如有错误、疑问和侵权，欢迎评论留言联系作者
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 摘要： 情感是人们在沟通交流的过程中传递的重要信息,情感状态的变化影响着人们的感知和决策。情感识别是模式识别的重要研究领域,它将情感维度引入人机交互。...情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。...提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。...实验结果表明,融合表情和语音的情感识别算法在识别样本中的高兴、悲伤、愤怒、厌恶等情感状态时具有较高的准确率。...提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
Robust 多模态模型：寻找遗失的模态！ 近年来，随着网络视频的大量涌现，各种多模态任务日益备受关注。...尽管取得了显著的进展，但在迈向稳健多模态交互的道路上仍面临两大挑战： 1）在未对齐多模态数据中建模跨模态交互时效率低下; 2）在现实环境中通常会发生的随机模态特征缺失的脆弱性。...同时，我在流行的多模态任务–多模态情感计算的数据集上对模型进行了测试，得到了不错的效果，证明了该模型的可靠性。...公式的排版如下： 模态重建模块 我们提出了一个模态重建（MR）模块，基于这样一个关键观点：从提取的模态序列中重建完整的模态序列，可以引导提取模块学习缺失部分的语义。...该数据集包含23453个带注释的视频片段（话语），来自5000个视频，1000个不同的扬声器和250个不同的主题 SIMS/SIMSV2: CH-SIMS数据集[35]是一个中文多模态情感分析数据集，为每种模态提供了详细的标注
01 多模态机器学习 多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。...02 爆火的多模态 当下，多模态技术有着相当广泛的应用场景，如淘宝搜图、AI字幕、AI虚拟数字人、仿人交互、智能助手、商品推荐和信息流广告、视频帧人脸帧的图向量检索、语音交互等等。...03 多模态技术1小时综述 我给大家分享在职高级算法研究员Clark老师的《1小时多模态技术综述》，系统地为大家介绍多模态的发展趋势和常见任务。...*01 分享内容 01 多模态模型的发展趋势 02 多模态数据集 03 常见多模态下游任务 *02 主讲人 对多模态技术感兴趣的同学 扫下方二维码观看 扫码支付0.1元即可观看 添加客服可领取分享的...05 多模态项目 AI智能文案、基于多模态预训练模型的手机相册管理与检索、AI唇语识别、基于深度多模态目标检测和语义分割的自动驾驶 对多模态技术感兴趣的同学 扫下方二维码观看 扫码支付0.1元即可观看
computing） 医疗：时变和静态变量的整合使用 机器人 金融 人机交互 多媒体 评价标准 性能： regression: MSE, MAE, classification: F1-score,...：对图像、音频等单独处理 考虑多模态整体的不完善：比如缺失模态等 MultiZoo：多模态算法集合 涵盖实现multibench整个过程中的算法 数据预处理 WordAlign算法 将各模态信息调整到统一粒度...后期融合表现比较均衡 有些融合方法是专门为2模态设计，有些在2/3模态表现不好 单模态与多模态的权衡 性能与复杂度的权衡 性能与鲁棒性的权衡 结论 一个大规模的基准，统一了以前在多模态研究中互不相干的工作...未来拓展 其他的多模态问题 新的评价指标 多模态迁移学习或者协同学习 多模态多任务学习 思考 MultiBench把以前多模态研究中使用的公开数据集，算法，评价指标等都统一在了一个框架下，期望标准化多模态学习过程...大而全的框架确实能为各类多模态任务提供一个baseline，但是各专业领域内的多模态模型应该是存在一些差异的，就像我们很难期待一个医生能掌握律师干的事情，然而，人工智能的发展确实很快，比人还强大的通用人工智能应该也会实现
通用的多模态模型 (GMM) 能够轻松地跨不同模态学习，并在不同类型的任务中表现良好。...正是由于多模态AI潜在的下游影响，现在人们更加关注构建真正“通用”的多模态AI模型。这种通用多模态模型 (GMMs) 能够轻松地跨不同模态学习，并在面对不同类型任务时适应并表现良好。...当前通用多模态AI模型的示例包括： NExT-GPT OneLLM Meta-Transformer OFA+ Unified-IO 基础模型铺平道路 当前通向通用多模态模型的轨迹源于预训练的深度学习基础模型...挑战 虽然通用多模态人工智能领域仍在不断发展，但仍有一些潜在问题需要考虑。 这些问题包括多模态数据集的短缺，相对于丰富的单模态、基于文本和基于图像的数据集而言。...其他障碍包括缺乏足够复杂的基准来评估通用多模态模型（GMMs），而通常的基准主要针对文本和图像。 另一个障碍是当前的多模态学习严重偏向于跨模态学习，这往往偏向于图像和文本而不是其他模态。
每种数据的模态都有自身特性导致的优缺点，如RGB模态数据易采集但鲁棒性较差。因此提出了融合多模态的方法，以克服一些单模态存在的问题。...，即同一关节的部分帧序列进行信息汇集，得到时间特征。...近期主流的数据集是NTU RGB+D数据集中的深度模态部分，深度数据模态的人体行为数据集相较其他两个模态发布较少，在这方面还有很大的进步空间。...在NTU RGB+D数据集的深度模态部分，手工特征的方法在这个大型数据集上效果较差。...原因与RGB模态的情况相似，该数据集规模大、样本多、类别多，手工制作的特征能表示部分动作信息，但难以覆盖整个数据集的动作范围。
Q&A 分享嘉宾｜郭清沛 蚂蚁集团 高级算法专家 出品社区｜DataFun 01 概述 视频多模态检索在蚂蚁内部有着广泛的应用。...视频多模态检索具体包括两个方向，一个是视频-文本的语义检索，另外一个是视频-视频的同源检索。...具体的思路是借鉴在单模态文本上的 CSE 工作。扩展到多模态上时，如果当前完整的文本和完整的视频是完全相关的，那么在视频上面如果要去掉一些关键帧，那么视频的相关性会逐渐变弱。...如上图公式(17)所示，带 p 的都是已经做过mask 的。...Q3：多模态的 embedding，到下游推荐场景的时候往往没有效果，有什么好的解决办法吗？ A3：或许我们更加倾向于参考前面视频文本语义检索部分的内容。
摘要 随着多模态 AI 技术的快速发展，开发者对 DeepSeek 是否能够支持图像、音频等多模态任务充满期待。...本文将探讨 DeepSeek 在多模态方向上的潜力，分析其是否能够集成语音识别、图像生成等能力，并通过代码示例展示如何实现多模态任务的初步集成。...引言 多模态 AI 是当前人工智能领域的重要趋势，它能够同时处理文本、图像、音频等多种数据类型，从而实现更复杂的任务。GPT-4V 等模型已经展示了多模态能力的强大潜力。...多模态 AI 的背景与意义 多模态 AI 的核心在于能够同时处理和理解多种类型的数据（如文本、图像、音频等），从而实现更丰富的应用场景。例如： 图像生成：根据文本描述生成图像。...多模态任务的未来发展方向 DeepSeek 在多模态任务上的未来发展可以从以下几个方面展开： 模型联合训练 通过联合训练，DeepSeek 可以直接学习文本、图像、音频之间的关联，从而实现更高效的多模态任务处理
然而，现有的与CoT推理相关的研究在很大程度上是孤立在语言模态中的，很少考虑多模态场景。为了在多模态中引出CoT推理，文章提倡多模态CoT范式。...通常，有两种方法可以引发多模式CoT推理： （i）提示LLM （ii）微调小模型 执行多模式CoT的最直接方法是将不同模态的输入转换为一个模态，并提示LLM执行CoT。...为了促进模态之间的交互，另一个潜在的解决方案是通过融合多模态特征来微调较小的语言模型。 由于这种方法允许灵活地调整模型架构以包含多模式特征，在这项工作中研究了微调模型，而不是提示LLM。...多模态CoT框架 基于之前的分析，多模式CoT将语言（文本）和视觉（图像）模式合并到一个两阶段的框架中，以减少幻觉输出，提升模型的效果。...多模态CoT模型架构细节 上面我们已经知道了文章的多模态CoT流程是怎么样的了，接下来将分析其中关键的模型架构细节也就是上文提到的F( )，以便我们能够对多模态CoT有更深入的理解。
自从2018年bert在NLP领域声名鹊起，通过预训练在n多NLP任务中刷榜，成功发掘出了transformer的潜力，众多研究者就看到了多模态发展的新的机会——使用大量数据做预训练。...因为从updn模型开始，多模态这面普遍把图片提取成区域特征序列做后续处理，这样的话多模态是视觉和文本特征序列，NLP中是文本特征序列，没什么本质差异，自然可以把预训练搬过来，一系列多模态transformer...这篇文章做了大量的实验，在每一个环节都尝试了大量的方法，经典“a+b”，不过大部分这些预训练的文章感觉创新都不是很大。...预训练部分证明了MLM和ITM是有效的，MIM起反作用。...作者认为多模态编码器可以分为两类，一类是像CLIP、ALIGN这样的dual encoder，分别对图片、文本编码后，计算一个编码特征之间的相似度；一类是fusion encoder，就是我们常见的这些
多模态：文本、音频、视频、图像等多形态的展现形式。 目前部门内业务要求领域大模型需要是多模态——支持音频/文本。从个人思考的角度来审视下，审视下多模态大模型的实现方式。...多模态基座模型 即原生基座模型，比如GLM、LlaMa2、QWen、文心一言等基座模型支持多模态的输入输出，从个人调研来看，GLM、文心一言对这方面的支持比较弱，仅支持文本/图像；LlaMa2有开源的实现支持文本...魔塔社区/HuggingFace上，已经开源了很多高质量的多模态模型，截个图展示下： 文本化处理 使用开源/商务组件处理输入的内容，将其文本化，再输入到模型中；然后再经历输入部分的流程。...总结 最终来看，第一个方案肯定是最合适的；但如果对于选型的大模型不支持多模态的情况下，考虑开源实现或是第二张方案，但要综合调研其带来的影响，并不是简单的转文本就行。...第三种，目前我没有找到合适的Embedding模型支持多模态，后续继续探讨挖掘下。 转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote
Robust 多模态模型：寻找遗失的模态！ 近年来，随着网络视频的大量涌现，各种多模态任务日益备受关注。...尽管取得了显著的进展，但在迈向稳健多模态交互的道路上仍面临两大挑战： 1）在未对齐多模态数据中建模跨模态交互时效率低下; 2）在现实环境中通常会发生的随机模态特征缺失的脆弱性。...同时，我在流行的多模态任务–多模态情感计算的数据集上对模型进行了测试，得到了不错的效果，证明了该模型的可靠性。...模态重建模块 我们提出了一个模态重建（MR）模块，基于这样一个关键观点：从提取的模态序列中重建完整的模态序列，可以引导提取模块学习缺失部分的语义。...该数据集包含23453个带注释的视频片段（话语），来自5000个视频，1000个不同的扬声器和250个不同的主题 SIMS/SIMSV2: CH-SIMS数据集[35]是一个中文多模态情感分析数据集，
为了应对这些局限性，作者提出了一种称为多模态情境问答（MSQA）的大规模多模态情境推理数据集，它通过使用3D场景图和视觉语言模型（VLMs）在多样化的真实世界3D场景中大规模收集获取。...利用这种多模态交错设置，作者建立了两个具有挑战性的基准任务，即多模态情境问答（MSQA）和多模态下一步导航（MSNN），以评估模型的在身临其境推理和导航方面的能力。...这种交错的 多模态 方案增强了作者的情境推理任务的挑战性，需要全面的多模态定位和多模态情境推理能力。...关于MSR3D设计的更多细节，请参阅附录C。 Evaluation Results 在这部分，作者提供了在MSQA和MSNN上的模型评估结果。...表2（带情境）的结果显示，在删除情境组件后，性能显著下降。特别是，与 navigable 相关的问题的下降更为明显，这与MSNN的评估结果一致，并强调了情境组件的重要性。
在近年来数据集提炼已经迅速发展的同时，多模态数据的提炼，例如图像-文本对，提出了独特且尚未深入探索的挑战。...作为VLP的基础，作者关注图像-文本对比学习（ITC）数据，并旨在有效地进行图像-文本数据集蒸馏，这可能会提高多模态模型的效率和推动其研究。...Image-text Contrastive Learning 图像-文本对比学习是多模态学习的关键基础。...BLIP 和BLIP 结合了多模态学习方法，表现良好。还有一些近期工作专注于CLIP-like模型中的软标签。SoftCLIP 通过生成同模态相似性实现了软跨模态对齐。...这种方法引入了成对多模态数据的一个新组件，但可以无缝嵌入到所有多模态对比学习算法中。图5也显示了计算图的概览。合成数据的可学习参数是，其中首先组合成合成相似性矩阵，然后用于更新合成轨迹的网络参数。
伴随着近年来多模态应用和多模态大数据的蓬勃发展，基于Transformer 网络的多模态学习已经成为了人工智能领域的前沿热点之一。...全文的主要内容包括： （1）对多模态学习、Transformer 生态体系、多模态大数据时代的背景介绍； （2）以几何拓扑的思想角度对Transformer、视觉Transformer、多模态Transformer...进行了系统性回顾和总结； （3）从多模态预训练和面向特定多模态任务的两个维度对多模态Transformer 的应用和研究进行了总结； （4）对多模态Transformer 模型及应用中的一些共通的技术挑战和设计思想进行了对比与总结...建议将自注意力机制视为一种图式建模，通常在无先验知识的情况下，它将输入序列(单模态和多模态)建模为全连通图，自注意力机制将来自任意模态的任意标记令牌的嵌入向量建模为图上的一个节点。...所以，从自注意力设计与演变的角度，归纳总结了基于Transformer的多模态学习实践中的公式化表达，将常见的基于Transformer的多模态交互过程归纳为了6种自注意力操作。
大模型的多模态能力到底是怎么来的？今天来分享一下多模态相关的一些工作和个人的理解。...，这里就是加强多模态融合以适配更难的任务）； 图像编码器 12 层，文本编码器 6 层，多模态编码器 6 层；其实右侧是将一个 12 层的文本编码器拆成了两部分，这是因为一些研究工作发现在多模态中需要更强的图像编码器...text encoder 的位置不同；蓝色框中类似 VLMo，虽然有三个模型，但是大部分参数都是共享的。...个人总结 看了这些多模态的研究后，多模态的研究做的事情主要是： 不同模态进行对齐； 不同模态进行融合； 指令微调促进人机交互，数据的质量可能比数量更重要； 模型设计既要保证检索任务下的高效推理，又要能够进行多模态深度融合...； 想要在多模态理解的基础上扩充多模态生成能力需要设计不同模态对应的解码器； 理想的框架：多模态对齐+统一的编码器+统一的解码器，一举拿下多模态理解和生成。
，多视角多模态的统一表征。...动机 现有的3D领域受限于数据集的规模和数据标注模式，3D相关的预训练工作一直难有大的突破。之前的部分工作借助于大规模的图文数据及图文预训练模型，尝试将3D表征和图片、文本表征统一。...在训练过程中，框架分别提取对应模态的表征，并通过一个对比学习任务和一个聚类任务拉近三个模态表征之间的距离。...因此，在实验中，之前的方法会将3D表征分别与图片表征及文本表征独立做对比学习进行对齐。然而，视觉模态和语言模态应当存在一定的隐关系，这个隐关系是可以通过图文的表征获得的。...通过精心组织数据，SMO模块充分利用了每种模态的信息，而JMA模块则通过联合建模来优化模态对齐。消融研究验证了所提出的SMO和JMA的有效性。
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