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。...本文的方法不需要额外的训练，通过消融一个模态的信息来预测另一个模态的输出，比较不同消融程度对结果的变化，来探究模态之间的相互作用。 如上图所示。...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。文本片段的表示受到视觉输入的强烈影响，而视觉区域的表示受到伴随的文本输入的较小影响 。...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。...Diving into Language-for-Vision 上一节显示，视觉语言BERT对消融的视觉输入比语言输入更敏感。
使用基于Delaunay的过滤方法去除异常值，与基于RANSAC的多项式拟合回归约束相比，该方法需要更少的参数调整。...图3：与激光雷达点云的语义关联图示 2） 路沿语义与激光雷达深度的关联：安装在我们平台上的摄像头有鱼眼镜头，因此，我们通过在图像空间中对融合的lidar点进行鱼眼投影来提取路沿点，并在±3像素的范围内选择更靠近路缘像素的点云...我们观察到，对于手动和自动分段关联，Delaunay过滤比基于RANSAC的通用过滤更接近GT点，因为Delaunay过滤的L2范数和CD低于RANSAC。...如图6所示，入口与GT点更接近。我们得出结论，基于密度的无监督分段聚类算法最适合基于计算的CD拟合任意数量的路沿。...总结 本文提出了一种基于三维Delaunay四面体的多模态路沿检测和建图算法，我们演示了使用我们的聚类方法检测任意数量的路沿，评估表明Delaunay滤波在抑制异常值去除方面优于传统的基于RANSAC的滤波方法
Flamingo 走的技术路线是将大语言模型与一个预训练视觉编码器结合，并插入可学习的层来捕捉跨模态依赖，其采用图文对、图文交错文档、视频文本对组成的多模态数据训练，在少样本上下文学习方面表现出强大能力...训练完成后，Emu 能对任意形式的多模态上下文序列进行多模态补全，对图像、文本和视频等多种模态的数据进行感知、推理和生成。 视频理解、多模态上下文生成、多模态对话是 Emu 模型的技术亮点。...Emu 还有一项突出的能力是它的世界知识更丰富。...带有交错图像字幕的视频数据，相比于图文交错文档，天然包含更密集的视觉信号，且与文本编码有更强的跨模态关联性。而现有工作主要利用图像 - 文本对及图文文档进行训练，对视频数据有所忽略。...如何把海量多模态数据包括视频数据纳入一个更加「统一」的多模态学习框架，从而提升多模态大模型的通用性，智源视觉团队解决了几个重要问题： 对不同来源的多模态交错数据进行处理，以自动回归的方式统一建模。
定期更新干货算法笔记和世间万物的学习记录～ 这篇文章给大家详细梳理了Vision-Language多模态建模方法，对经典的多模态典型工作进行分类整理，包括16篇顶会论文，帮助大家快速了解多模态模型发展脉络...这两篇文章对多模态模型的分类基本是一致的，我曾经在之前的文章五花八门的多模态模型如何选择？中对第二篇论文进行过详细介绍。...想梳理清楚多模态模型，核心需要明确不同多模态模型在模型结构、Visual Encoder方法、预训练任务3个方面的差异。 模型结构上，主要分为单流模型和双流模型。...Visual Encoder方法上，主要是如何从图像侧提取信息输入到多模态模型中。...希望可以对初入多模态领域的同学有所帮助。 END
基于 Transformer 的多模态融合方法用于语义分割 ！ 对于自动驾驶领域的基于相机和激光雷达的语义目标分割的批判性研究，深度学习的最新发展起到了极大的推动作用。...实验旨在从多模态传感器融合和主干架构两个角度独立评估CLFT的性能。...流行的仅激光雷达方法包括VoxNet[6]、PointNet[7]和RotationNet[8]。然而，多模态传感器融合被视为解决自动驾驶问题的有前途的技术，并已成为语义分割的主流选择。...第一种方法是将图像划分为固定大小的不重叠块，然后对它们的展平向量表示进行线性投影。 第二种方法是从CNN特征图中提取特征块，然后将它们作为标记输入到Transformer中。...VI Conclusion 在本文中，作者提出了一种基于Transformer的多模态融合方法用于语义分割。根据上述所有情况，可以说作者的CLFT模型是交通目标语义分割的前沿神经网络之一。
该工作提出了一种多模态蛋白质表征方法，通过融合多种蛋白质模态，包括序列、结构和基因本体（GO）信息来实现对蛋白的高效表征。...因此，如何将蛋白质的序列、结构和功能进行有效融合，以掌握更丰富的多模态表征信息，进而提升下游任务的性能，如蛋白质功能和蛋白-蛋白结合预测等，是一个重要的挑战。...提出的多模态融合表征框架包括四个主要组成部分（图1左）：1）蛋白质序列、结构和GO的特征提取。2）通过自注意力机制对蛋白质序列和结构进行token-level的局部对齐。...3）使用五个特定的预训练目标对多模态模型进行预训练。4）将得到的蛋白质表示应用于下游任务和跨任务学习过程量化。...该方法得到的蛋白多模态表征在多项蛋白相关的下游任务（如蛋白稳定性预测、蛋白-蛋白互作预测等）取得了优异表现。
实验结果表明，MapFusion在单模态和多模态情况下均优于其他方法，取得了显著的性能提升。...实验结果表明，MapFusion在单模态和多模态情况下均优于其他方法，取得了显著的性能提升。...· Ablation studies中，对MapFusion的不同组件进行了评估，包括使用不同的融合方法和仅使用部分组件的情况。...方法创新点 该论文的主要贡献在于提出了一个新的多模态BEV特征融合方法MapFusion，该方法通过引入CIT和DDF两个核心模块来实现跨模态交互和模态集成。...因此，未来的研究方向可以考虑将MapFusion方法扩展到其他多模态感知任务中，例如目标检测和跟踪等。同时，也可以探索如何更好地结合不同的传感器信息，以获得更准确的环境感知结果。
对于同构图，异构图可以简单理解为同构图是节点和边都只有一种种类的，而异构图是节点和边存在多种种类的，具体可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350900048 总体流程 多模态信息可以更有助于模型对点击率进行预估...，本文针对商品中的多模态信息进行建模。...方法 定义 用U表示用户集合，I表示商品集合，商品包含多模态特性（视觉，语音，文字）。...多模态的三元组为 M=\{v,a,x\} ，v，a，x分别表示视觉，语音，文字特征。...信息增强 针对数据稀疏的问题，现有的方法都是针对单一模态的数据的，无法处理多模态的场景。本节作者提出两种增强方法，使用用户行为信息和商品多模态信息来学习子图embedding。
导读 多模态深度学习主要包含三个方面：多模态学习表征，多模态信号融合以及多模态应用，而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法，包括网络结构设计和模态融合方法（对于特定任务而言）。...多模态深度学习主要包含三个方面：多模态学习表征，多模态信号融合以及多模态应用，而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法，包括网络结构设计和模态融合方法（对于特定任务而言）。...二、多模态融合办法 多模态融合是多模态研究中非常关键的研究点，它将抽取自不同模态的信息整合成一个稳定的多模态表征。...或者，通过对权值张量施加低秩控制，多模态低秩双线性池(MLB)将双线性池的三维权值张量分解为三个二维权值矩阵[36]。具体的来说，视觉和文字特征向量通过两个输入因子矩阵线性投影到低维矩阵上。...多模态因子分解双线性池化Multimodal factorized bilinear pooling (MFB)对MLB进行了修改，通过对每个非重叠的一维窗口内的值求和，将元素间的乘法结果集合在一起[37
MMMU-Pro提供了一个更严格的评估工具，可以 closely mimicking 真实世界场景，并提供了有价值的未来研究多模态AI的指导。...此外，这种方法与用户自然与AI系统互动的方式一致，他们通常会分享截图或照片，而不是仔细地分开文本和图像。 作者的实验结果显示MMMU-Pro在提供多模态模型更严谨评估方面的有效性。...这些发现不仅为作者提供了对当前多模态AI能力更准确的评估，同时也强调了需要更为复杂的多元 reasoning能力。...为了全面理解 MMMU-Pro 的难度，并为未来的研究提供参考，作者评估了一系列最先进的多模态模型作为 Baseline 模型。这些模型在多模态AI领域代表了不同的训练方法和能力。...这种文本和视觉信息的层次处理使得这项任务变得更为艰巨，迫使模型向更复杂的多模态推理发展。### CoT帮助回答MMMU-Pro问题吗？
而多模态人机界面系统(mHMI)，集合眼电信号(EOG)、脑电图(EEG)和肌电图(EMG)的特征来生成多维控制指令，有助于构建更友好、人性化的BCI辅助系统，帮助残疾人及运动障碍患者更便捷地完成基本动作...图4 mHMI的主要结构和工作流程 2 实验结果 mHMI的优点之一是结合了EOG、EEG和EMG三种模式来检测运动意图，并对每种模式下运动意图的显著特征进行分析和比较。...该研究中，相比单模态分析，mHMI不仅增加了控制命令的数量，而且提高了分类的准确性，所有被试都成功地使用mHMI完成了控制任务。...该系统中mHMI能够检测11种运动意图，准确率达93.83%，能够以友好、方便的方式实时控制软机器人，为健康或残疾人提供手部运动的帮助，也为多模态系统的优化方向提供一个前沿的思路。...未来的工作中可能更倾向于满足BCI系统基于该模式下的便携性、经济性和同步多信息采集性能，以提高控制命令、控制速度、ACC和实用性。同时，应进行mHMI，以辅助慢性脑卒中患者手部运动功能的恢复。
然而，现有的多模态跟踪任务也面临两个主要问题： 由于多模态目标跟踪的数据标注成本高，大多数现有数据集规模有限，不足以支持构建有效的多模态跟踪器； 因为不同的成像方式在变化的环境中对物体的敏感度不同，开放世界中主导模态是动态变化的...然而，这些方法忽略了多模态数据的动态主导相关性，难以在如图 1 所示的复杂场景中充分利用互补的多模态信息，从而限制了跟踪性能。 图 1：复杂场景下不同的主导模态。...在训练过程中，BAT 没有对基础模型进行完全的微调，每个特定的模态分支由具有固定参数的基础模型初始化，仅训练新增的双向 adapter。...方法没有对基础模型进行完全的微调，仅通过学习轻量级双向 Adapter，将预先训练好的 RGB 追踪器高效地转移到多模态场景中，实现了出色的多模态互补性和卓越的追踪精度。...我们的双向 Adapter 从 RGB 和 IR 模态中动态提取目标的有效特征，捕获更准确的目标响应位置，并消除 RGB 模态的干扰。 图 4 跟踪结果的可视化。
rapid mapping to multimodal single-cell atlas of multimillion scale 论文摘要 单细胞数据集的规模不断扩大，为处理扩大的规模、扩展的模态和不可避免的批量效应带来的计算问题...最近，基于深度学习的方法通过推导非线性细胞嵌入来解决这些问题。作者提出了细胞表征的对比学习--Concerto，它利用一个自我监督的蒸馏框架来模拟多模态单细胞图谱。...与目前的主流软件包不同，Concerto的对比性设置很好地支持对所有基因进行操作来保留生物变异。Concerto可以灵活地推广到多组学获得统一的细胞表示。...在模拟和真实的数据集上进行基准测试，Concerto大大超过了其他竞争的方法。
Harsh Agrawal1 Devon Hjelm1 Zhe Gan1 Zsolt Kira Alexander Toshev Apple, Georgia Tech 编辑：点云PCL 摘要 本文探讨了多模态大语言模型...特别是多模态大语言模型（MLLMs）—在海量文本和图像数据上训练的多模态基础模型—在其训练模态（文本与图像）相关任务上表现出色。...通用具身智能体（GEA）是一个基于多模态大语言模型（MLLM）的智能体，能够根据自然语言指令完成多个领域和具身形式的任务，包括操控、规划、游戏操作和 UI 控制。...它生成 LLM 词汇表中的一系列动作标记，这些标记由多具身动作去标记器解码成适用于相应具身形式和动作空间的动作。 训练过程 GEA 从基础的多模态大语言模型（MLLM）开始，首先训练连续动作标记器。...总结 本研究探讨了如何通过专家轨迹和在线强化学习（RL）对预训练的多模态大语言模型（MLLM）进行微调，从而解锁其作为通用具身智能体（GEA）的能力。
Motivation 视觉语言预训练最近在各种多模态下游任务上获得了巨大的成功。然而，现有的方法有两个主要的局限性: 1) 模型角度: 大多数方法要么采用基于编码器的模型，要么采用编码器-解码器模型。...为了预训练一个既有理解能力又有生成能力的统一模型，作者提出了多模态混合编码器-解码器（MED），这是一个多任务模型，可以在以下三种结构之一中运行： 1) 单模态编码器，分别对图像和文本进行编码。...文本中附加了一个特定于任务的[Encode] token，[Encode]的输出嵌入被用作图像-文本对的多模态表示。...它的目的是学习图像-文本多模态表示，捕捉视觉和语言之间的细粒度对齐。ITM是一个二分类任务，给定其多模态特征，模型使用ITM头 (线性层) 来预测图像-文本对是正 (匹配) 还是负 (不匹配)。...BLIP通过注入不同的合成字幕和去除带噪字幕，使用从大规模带噪图像-文本对中引导的数据集，预训练多模态混合编码器-解码器模型。
机器学习和人工智能方法的出现为研究人员提供了利用多变量和多模态数据创建预测模型的手段。...讨论据我们所知，这是第一项成功应用临床、社会人口学、基于 PRS 以及多模态机器学习模型来预测精神分裂症患者对经颅磁刺激治疗的个体反应的研究。...通过纳入新的数据域和多模态序列建模策略，我们极大地扩展了之前工作的范围。...未来的研究应探讨是否可以利用脑连接性和白质完整性测量进一步加强对经颅磁刺激治疗反应的预测。这将有助于巩固我们的研究结果，并对精神分裂症患者经颅磁刺激治疗反应的个体差异形成更统一的解释。...总之，我们的研究发现，通过使用多模态机器学习策略整合表型、神经影像和遗传数据，可以以最佳方式解读个体对经颅磁刺激的反应变异。
尽管这些研究可以实现较高的分类准确率，但是利用多模态神经影像数据来对SZ特别是首发精神分裂（first-episodeschizophrenia，FES）进行分类的研究并不多见。...多模态数据的融合可以进一步揭示疾病大脑病理生理机制。因此，同时利用结构MRI和DTI数据作为分类特征似乎可以得到比单模态数据更加可靠的分类结果。 ...该研究融合多模态结构脑影像数据特征（包括灰质体积GMV，皮层厚度，皮层褶皱，分数各向异性FA，平均弥散率MD）来对FES进行分类。...三、小结 本文的研究结果表明，相比单一模态数据，利用多模态融合的方法似乎可以得到更加良好的分类准确率和稳定性。...这也进一步印证了，不同模态的脑影像数据只能从某一个方面或者侧面反映疾病的异常变化，而通过多模态融合的方法能够更加全面、客观地理解疾病的神经机制。
同样，编程是灵活的，我们很多时候并不一定要墨守陈规，有些时候做一些出格的事情也是可以的，有些时候明明有更简便的算法来实现我们的程序，但是我们可以偏偏不用，因为我们就是要玩起来，就是要先让自己高兴起来。...休息有很多好处，最重要的就是它不会让我们对一件事产生厌烦，就像工作一样，如果我们一直工作不休息，任何人都会感到疲惫和厌烦。...尝试分享 是的，虽然单机游戏也很有趣，但是大多数人却是更喜欢联机游戏的，因为在联机游戏中，人们可以分享成就，分享喜悦。...当我们对编程有了一定的了解并且掌握了一些编码技巧的时候，我们就可以尝试参加一些编程竞赛，在那里我们会与很多高手比赛，一开始你可能会被虐的很惨，不过不要紧，这是每个游戏中菜鸟都要经历的历程，当我们不断练习和提升我们的技能的时候...尽管这些游戏提供了一种学习编程的好方法，但它们并不能教会您编程的一切。但这已经足够了。很多游戏具有高度的交互性，可以帮助您学习到比书籍更实用的代码。
近日，康奈尔大学和英伟达的研究人员提出了多模态、无监督的风格转换新方法，其抛弃了以往方法的确定性假设条件，可让模型生成多样性的输出结果。据称，该方法已经达到了和当前最佳监督方法相当的表现。...虽然条件分布是多模态的，但现有方法都引入了过于简化的假设，而将其作为一个确定性的一对一映射。因此，这些模型都无法在特定的源域图像中生成富有多样性的输出结果。...为突破这一限制，我们提出了多模态无监督 Image-to-Image 变换（Multimodal Unsupervised Image-to-image Translation，MUNT）框架。...多样性得分使用的是 LPIPS 距离均值，质量评分使用的是「人类偏好得分」：人们相较于 MUNIT 更偏好该方法的百分比。两个指标中，都是数值越高表现越好。 ? 图 5....现有风格变换方法的比较 结论 我们展示了一个多模态无监督 Image-to-Image 变换框架，我们的模型在（输出图像的）质量和多样性上都超过了现有的无监督方法，达到了和如今最先进的监督方法相当的结果
就在今天，Mistral AI 多模态家族迎来了第二位成员：一个名为 Pixtral Large 的超大杯基础模型。...这是一个基于 Mistral Large 2 构建、124B 开放权重的多模态模型，具备顶尖的图像理解能力 —— 能够看懂文档、图表和自然图像，同时保持 Mistral Large 2 领先的纯文本理解能力...开源多模态大模型 Pixtral Large Pixtral Large 可根据 Mistral 研究许可证 (MRL) 用于研究和教育用途，同时根据 Mistral 商业许可证用于商业目的的实验、测试和生产...Pixtral Large 前身是 2024 年夏季发布的 Mistral Large 2，以及 9 月份发布的首个多模态模型 Pixtral 12-B。...关于将多模态模型扩展到 1240 亿参数的出发点，Mistral AI CEO 是这么说的：「我们越来越意识到，要创造最佳的 AI 体验，需要共同设计模型和产品界面。
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