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EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
Motivation 视觉语言BERT模型扩展了BERT架构，以生成多模态输入的跨模态上下文表示。当对一系列下游任务进行微调时，这些模型已被证明是非常有效的。 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。 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。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 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 ▊ 作者简介 研究领域：FightingCV公众号运营者，研究方向为多模态内容理解，专注于解决视觉模态和语言模态相结合的任务，促进Vision-Language模型的实地应用。
2.4K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。 在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。 ，并且提供了现有主流的 26 个多模态大模型的简介，总结了提升多模态大模型性能的关键方法，多模态大模型脱胎于大模型的发展，传统的多模态模型面临着巨大的计算开销，而 LLMs 在大量训练后掌握了关于世界的 多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态理解包含多模态编码器，输入投影与大模型主干三个部分，而多模态生成则包含输出投影与多模态生成器两个部分，通常而言，在训练过程中，多模态的编码器、生成器与大模型的参数一般都固定不变，不用于训练，主要优化的重点将落在输入投影与输出投影之中
4.6K12编辑于 2024-05-14 - 来自专栏多模态视频理解
多模态算法综述
在UCF101数据集上达到了87%的准确率图片（2）Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification，尝试了多种多帧帧见融合策略如 自注意力至此视频理解算法演进到了Transformer的自监督网络架构，Transformer有两个优势，（1）更强的网络表征能力，（2）更容易设计自监督的训练任务，从而可以更有效的利用无标注数据，同时也更加注重多模态的内容理解 Vision-language Understanding with Contrastive Learning图片ALBEF包含一个图像编码器（ViT-B/16），一个文本编码器（BERT的前6层），以及一个多模态编码器 、多模态预训练方面提供大量的帮助，也给后来的文章提供了崭新的思路BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language BLIP采用了判断-生成任务的MED，可以作为单模态编码器，基于图像的文本编码器解码器采用了CapFilt的训练方法，降低噪声图文pair对训练造成的影响图片Mult-streamMult-stream
3K30编辑于 2022-07-12 - 来自专栏素质云笔记
多模态＋Recorder︱多模态循环网络的图像文本互匹配
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。 所提出的选择式多模态循环网络是一个动态模型，在每一时间步，它利用基于上下文的多模态注意机制选择图像文本中语义上相同的目标和词语，并计算其相似性作为图像文本的局部相似性，然后进行序列化融合得到全局相似性。 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。 我们在两个经典的细粒度草图-图像数据集上进行了大量的实验，结果表明所提出的方法可以有效利用多模态多视角特性并提升检索性能。 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
2.6K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏CSDN社区搬运
多模态COGMEN详解
在本文中，我们提出了基于 COntex- tualized Graph Neural Network的多模态情感识别COGMEN）系统，该系统利用了本地信息（即说话人之间的内/外依赖性）和全局信息（上下文 “iemocap_4” --modalities=“atv” 部署方式 下载我训练好模型，以及数据集，附件里有data，modelcheckpoint文件夹，分别替换代码中的文件夹即可，我对每个单独的模态都有训练
22610编辑于 2024-12-05 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态认知计算
进而，根据机器对多模态信息的认知模式，从多模态关联，跨模态生成和多模态协同这 三个方面对现有方法进行了梳理与总结，系统地分析了其中的关键问题与解决方案。 作为多模态认知计算的三条主 线，多模态关联，跨模态生成和多模态协同是提升机器认知能力的有效途径，已成为国内外科研人员密切关注的研究热点。 本文的组织框架如下：第二节，介绍了多模态关联任务的发展现状，分为多模态对齐，多模态感知和多模态检索三个部分，并进行分析与讨论；第三节，介绍了跨模态生成任务中的跨模态合成和跨模态转换方法，并进行分析与讨论 本节从多模态对齐，多模态关联和多模态检索三方面阐述多模态关联相关工作。其中，多模态对齐是一类基础性需求，如图像区域内容和文字词汇的语义对齐，视觉唇部运动与语音声素之间的时间对齐等。 人类可以轻松自如地对视，听，嗅，味，触等多模态感知进行归纳融合，并进行联合演绎，以做不同的决策和动作。在多模态认知计算中，多模态协同是指协调两个或者两个以上的模态数据，互相配合完成多模态任务。
67230编辑于 2022-12-27 - 来自专栏音乐与健康
多模态很简单，搞懂多模态，站在 AI 发展的最前沿
现实世界的信息是多模态的（Multi-Modal），比如：视频 = 图像+声音+文本字幕自动驾驶 = 摄像头+激光雷达+毫米波雷达+GPS医疗AI = X光片+病历文本+基因数据 多模态融合（Multi-Modal 今天，我们就来深入拆解多模态融合的奥秘！多模态到底是什么？ “模态” 就是信息的不同形式，比如：举个例子️：你在看一部电影，如果只看画面没声音，体验是不是很割裂？ 所以，多模态融合就是让AI像人一样，把各种信息整合在一起，提高理解能力！多模态融合有哪些方式？ 多模态融合一般分三大类：1️⃣ 早期融合（Early Fusion）—— 数据级融合 特点：在模型输入阶段，先把所有模态的数据合并成一个大“拼盘”，然后喂给模型。 多模态音乐治疗（多感官刺激睡眠疗法），包括声刺激抑制听觉警觉，动态光照重置生物钟，电磁刺激修复脑波节律，芳香分子安抚情绪，它们像精密齿轮般咬合，相辅相成，从不同感官通路“包抄”失眠的症结，让每一个失眠患者重拾安稳睡眠
62710编辑于 2025-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
多模态情感识别_多模态融合的情感识别研究「建议收藏」
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。 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。
1.4K10编辑于 2022-06-24 - 来自专栏强化学习专栏
多模态智能的发展
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。 早期融合：即特征级融合，直接将从各类单模态数据中提取的特征组合在一起，以强调模态间的相互作用，从而抑制模态间的相互作用。
19010编辑于 2024-12-03 - 来自专栏喔家ArchiSelf
浅析多模态机器学习
多模态大模型就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。 那么，多模态到底意味着什么呢？ 1. 什么是多模态？ 3.1 多模态的数据表达 多模态数据的最大挑战是以一种方式总结来自多个模态（或视图）的信息，以便综合使用互补信息，同时过滤掉冗余的模态部分。 3.2 多模态机器翻译 多模态机器翻译涉及从多个模态中提取信息，基于这样的假设，附加的模态将包含有用的输入数据的替代视图。 3.3 多模态的对齐 多模态对齐是找到两种或更多模态之间的关系和对应。 为了对齐不同的模态，模型必须测量它们之间的相似度并处理长距离依赖关系。 多模态对齐是找到两种或更多模态之间的关系和对应，多模态融合可能是更重要的问题和挑战之一，协同学习是将学习或知识从一种模态转移到另一种模态的挑战。
58621编辑于 2023-09-02 - 来自专栏学习
机器学习——多模态学习
多模态学习：机器学习领域的新视野 引言 多模态学习（Multimodal Learning）是机器学习中的一个前沿领域，它涉及处理和整合来自多个数据模式（如图像、文本、音频等）的信息。 随着深度学习的蓬勃发展，多模态学习在许多应用领域中获得了广泛关注，例如自动驾驶、医疗诊断、智能助理等。本篇博客将深入探讨多模态学习的概念、方法以及一些代码示例，帮助读者更好地理解这一重要课题。 什么是多模态学习？ 多模态学习旨在同时处理来自不同模态的数据，从而提高模型的表现能力。 多模态学习的挑战 多模态学习面临一些独特的挑战，例如： 模态间的异质性：不同模态数据的性质差异较大，例如图像是二维数据，文本是序列数据。 对齐问题：不同模态之间可能需要对齐，如图像和文本的时间同步。 多模态模型能够同时处理这些信息，从而理解视频的内容并进行分类、检索或生成描述。 结论 多模态学习是一个快速发展的领域，其潜力非常巨大。
41010编辑于 2024-10-10 - 来自专栏算法之名
多模态大模型篇
在CV方向上，一般我们输入的都是图片，无论这个图片多大，都会resize到一个统一的尺寸。最终经过CNN的提取，变成一个特征向量，那么这个特征向量的维度是一样的。再经过softmax变成一个分类(Class)的概率
1.2K51编辑于 2023-10-16 - 来自专栏音乐与健康
基于深度学习的多模态音乐可视化-多模态音乐治疗
目前，大多数的研究都集中在听觉和视觉模态相结合的多模式情绪识别上，然而，来自中枢神经系统，例如 EEG 信号和外部行为，例如眼球运动的多模态结合已被证明是对情绪识别更加有效的方法。 为了结合用户的内部大脑活动和外部潜意识行为，本文提出了使用 6 个 EEG 电极和眼动追踪眼镜来识别人类情绪的多模态框架 EmotionMeter。本文提出的情绪识别系统的框架如图 1 所示。 多模态生成系统LLM将音频特征转化为"暗红色漩涡伴随铜管乐器闪烁"等具象描述，Text-to-Image模型据此生成风格化图像，最后通过DAIN（深度感知视频插帧）算法实现24fps流畅输出，确保鼓点与视觉变化误差 对于模态融合，本文比较两种方法：1）特征级融合和2）多模态深度学习。对于特征级融合，EEG 和眼动数据的特征向量直接连接成一个较大的特征向量作为 SVM 的输入。 表 III 显示了每种单一模式（眼球运动和脑电图）和两种模态融合方法的表现，图 9 显示了使用不同模态的准确度盒形图。
13910编辑于 2025-07-26 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
剑桥 | 发布多模态检索器，赋能多模态大模型RAG应用
PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器，可用于搭建多模态RAG应用。 多模态知识提取器的知识 “召回能力” 直接决定了大模型在回答推理时能否获得准确的专业知识。 图 2：PreFLMR 模型同时在多项任务上取得极佳的多模态检索表现，是一个极强的预训练基底模型。 2. 尤其是在多模态任务中，用户的问询（Query）包含复杂场景信息，压缩至一维向量极大抑制了特征的表达能力。PreFLMR 继承并改进了 FLMR 的结构，使其在多模态知识检索中有得天独厚的优势。 实验结果表明对于后期交互多模态检索系统，增加视觉编码器的参数带来的回报更大。
42910编辑于 2024-03-26 - 来自专栏从百草园到三味书屋
MultiBench多模态表征学习的多尺度基准
开发工具包MultiZoo 可以用于workshop、教学等 多尺度多模态基准 第一版集中在多模态融合，对于多模态翻译等问题未来版本可能涉及 数据集 介绍了6大领域15个数据集，表1 情感计算（affective ：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 融合范式 早期和晚期融合 EF，LF 多模态张量: 多模态互补 Tensor Fusion Low-rank Tensor Fusion 多模态乘法交互: 多模态交互 MI-MATRIX MI-VECTOR 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
81330编辑于 2023-03-09 - 来自专栏NewBeeNLP
多模态遇上推荐系统
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 关于多模态和推荐系统融合的文章，我们之前有分享过一期：BOOM！推荐系统遇上多模态信息。 本篇文章的作者认为现有的推荐系统技术对模型网络结构的优化较多，但对丰富推荐模型特征的研究较少，即不能很好的利用多模态信息。 因此作者基于DIN，提出了multi-head multi-modal deep interest recommendation network (MMDIN)网络，即增加了多头模态和多模态模块。 这篇文章与多模态信息的结合点是，现有的CTR预测工作只关注于从单模态特征进行的两两交互建模，但很少有人去利用广泛可用的多模态特性，一般来说多模态信息可以为模型提供更多的补充信息，而这是无法单独通过单模态建模获得的 因此，如何在不影响多模态特征性能的情况下，有效地缓解多模态特征所引入的稀疏性问题是解决该问题的关键。因此作者提出的解决方案会很有意思，利用Hypergraph超图来解决这一问题。
2.4K30编辑于 2022-04-14 - 来自专栏计算机视觉life
什么是多模态机器学习？
人其实是一个多模态学习的总和，所以也有”砖家“说了，多模态学习才是真正的人工智能发展方向。 多模态学习的分类 多模态学习可以划分为以下五个研究方向： 多模态表示学习 Multimodal Representation 模态转化 Translation 对齐 Alignment 多模态融合 Multimodal 多模态表示学习 Multimodal Representation 单模态的表示学习负责将信息表示为计算机可以处理的数值向量或者进一步抽象为更高层的特征向量，而多模态表示学习是指通过利用多模态之间的互补性 联合表示将多个模态的信息一起映射到一个统一的多模态向量空间； 协同表示负责将多模态中的每个模态分别映射到各自的表示空间，但映射后的向量之间满足一定的相关性约束（例如线性相关）。 ? 多模态融合研究的难点主要包括如何判断每个模态的置信水平、如何判断模态间的相关性、如何对多模态的特征信息进行降维以及如何对非同步采集的多模态数据进行配准等。
5.4K51发布于 2019-05-27 - 来自专栏喔家ArchiSelf
多模态交互之DPL 2.0
在智能语音交互发展的过程中，多模态交互是一个必经阶段。 所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合，即通过文字、语音、视觉、动作、环境等多种方式进行人机交互，充分模拟人与人之间的交互方式。 那么，DuerOS是如何支持多模态交互的呢？一个集中的体现就是DuerOS 新推出的DPL 2.0。 1. 什么是DPL？ 小结 作为DuerOS 多模态交互的一种特定领域语言，DPL 以简洁明快的方式提供了高效开发和高效运行的能力。 DPL 2.0 仅仅是DuerOS 多模态交互的另一个起点而已，在DPL 中进一步使用本地引擎执行计算的能力已经在路上了。
1.7K00发布于 2020-05-28 - 来自专栏AIGC 先锋科技
MORA:LORA引导缺失模态多模态疾病诊断 !
对于微调多模态预训练模型，Lee等人[6]首先引入了多模态提示的概念，它使用MAPs（即在使用缺失模态时提高性能的提示）来提高训练和测试集中缺失模态时的性能。 为了保留多模态输入的格式以便在多模态预训练模型中进行多模态，作者只是将空字符串或像素（例如，对于文本或图像）分配给缺失模态的病人，并生成，。因此，整个患者数据集可以被改革为。 因此，对于子集，其相应的模态意识适应如下： 其中，，。选定的适应性将被插入到多模态预训练模型的第一个块中，以提高对缺失模态的鲁棒性。 这在实际多模态学习中是合理的：一种模态的重要性大于其他模态。因此，提高这种重要模态的鲁棒性至关重要。从表中可以看出，当文本严重缺失时，MoRA的性能明显更好。 4 Conclusion 在这篇论文中，作者提出了一种多模态预训练模型用于疾病诊断。 为了解决这些挑战，作者提出MoRA用于微调具有缺失模态的多模态预训练模型。
56110编辑于 2024-09-10 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
大火的多模态，落地了吗？
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。 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 PPT讲义 04 多模态学习路径 01 多模态理论基础 学习多模态预训练相关论文——CLIP、ALIGN、VILT 02 自监督算法 学习一些多模态预训练可能用到的自监督方案——MAE、DINO、MOCO 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
81020编辑于 2022-08-29
腾讯云开发者
