- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏我爱计算机视觉
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
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。 如果一个多模态模型依赖于来自某些输入数据的激活做出预测，那么这个输入的消融将导致性能的变化，而如果模型没有学会使用的输入，删除它将没有影响。 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 。 Silver Object Annotations 最后，作者检查了用于表示视觉模态的数据。 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
2.4K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态数据的行为识别综述
首先介绍了行为识别的主要过程和人类行为识别领域不同数据模态的公开数据集；然后根据数据模态分类，回顾了RGB模态、深度模态和骨骼模态下基于传统手工特征和深度学习的行为识别方法，以及多模态融合分类下RGB模态与深度模态融合的方法和其他模态融合的方法 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。 对于神经网络，不同模态的融合可以在特征提取阶段，可以将多流网络的输出汇集到单个网络中实现特征融合。融合的关键在于数据模态的选择和融合的时间。 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。 6.4 多模态融合的方法对比NTU RGB+D包括了RGB、深度和骨骼模态，选择该数据集作为基准对比不同的算法，结果如表 12所示。
3.2K22编辑于 2023-01-03 - 来自专栏圆圆的算法笔记
如何使用多类型数据预训练多模态模型？
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 在训练过程中使用更多数据一直是深度学习提效的重要方法之一，在多模态场景也不例外。 在此之后对CLIP多模态模型的优化中，一个很重要的分支是如何使用更多其他类型的数据（例如图像分类数据、看图说话数据等），特别是CVPR 2022、谷歌等近期发表的工作，都集中在这个方面。 其中涉及的方法包括：多模态模型结构上的统一、多模态数据格式上的统一、单模态数据引入、多类型数据分布差异问题优化4种类型。 因此，FLAVA提出，在训练多模态模型时，同时引入图像领域和NLP领域的单模态任务，提升单模态模型的效果，这有助于多模态模型后续的训练。 下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据，让模型能够同时处理单模态和多模态任务。
2.6K20编辑于 2022-09-22 - 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
多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。 以下是多模态大模型预训练的核心架构组件：1.模态特定的编码器（Modality-Specific Encoders）· 文本编码器：负责将文本数据转换为向量表示，通常采用Transformer或BERT · 图像编码器：处理图像数据，常使用卷积神经网络（CNN）来提取视觉特征。· 音频编码器（如果有）：处理音频数据，可能采用特定的音频处理网络，如WaveNet。 · 主干网络可能包含自注意力层和前馈网络，以增强模型对多模态数据的理解。 对于文本，基于我们的实验和之前ABAW比赛的结果，我们观察到文本模态的性能提升并不显著。因此，我们没有继续进行文本情态数据的进一步融合。
4.9K13编辑于 2024-05-14 - 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 我们的模型在IEMOCAP和MOSEI数据集上给出了最先进的 （SOTA）结果，详细的消融实验显示了在两个层面上对信息进行建模的重要性 论文模型框架 图2显示了详细的体系结构。 self.get_prob(h, text_len_tensor) y_hat = torch.argmax(log_prob, dim=-1) return y_hat 使用方式 处理数据 from_begin --epochs=55 测试模型 python eval.py --dataset=“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。
26110编辑于 2024-12-05 - 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 最终在UCF101上达到了98%的准确率，Kinetics-400数据集达到72.1%的准确率图片同时，由于UCF101数据集已经达到了很高的准确，因而人们慢慢将注意力转移至了Kinetics数据集（3 ，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
3.1K30编辑于 2022-07-12 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态认知计算
因此，个体可以利用多模态时空数据获取更多信息 近年来，注意力机制在计算机视觉，自然语言处理等领域的广泛应用，证明了对特定事件的关注有助于提高机器的学习能力，而多模态学习的成功也印证了多模态时空数据联合方面的优势 02 多模态关联 多模态感知与学习，通常是通过对同一个实体或时空事件在不同模态空间内予以阐述或描述，从而得到不同模态的数据。 缺乏认知进一步指导的多模态认知计算，很容易陷入数据拟合的陷阱。 元模态指向一个紧致的低维空间，可以实现到不同模态空间的投影，从而具备更加泛化的表征能力. 6.2 多模态数据带来了什么？ 近年来，结合多模态数据的人工智能确实取得了更好的性能表现。 但是，再深入思考一下，多模态数据到底带来了什么额外的信息，又是如何提升性能的呢? 实际上，多模态数据带来信息的同时，也带来了大量噪声和冗余，会出现信容降低的问题，增加模型学习压力。
75130编辑于 2022-12-27 - 来自专栏AIGC 先锋科技
打破单模态局限，LoRS在多模态数据提炼上的突破 ！
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。 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。 ., 2023) 是MTT的一种高效实现，因此作者将 TESLA 适应到多模态数据，并使用加权BCE损失（TESLAwBCE）。
42810编辑于 2024-07-08 - 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
来源于公众号：大数据与多模态计算 ---- 1.问题背景 图像文本匹配，顾名思义，就是度量一幅图像和一段文本的相似性，该技术是多个模式识别任务的核心算法。 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。 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）从数据语义的角度来进行不同模态数据的匹配，在此基础上，通过加入三元组的限制条件，来提高匹配精度。遵循的原则为：在最小化同一语义数据在不同模态之间距离的同时，最大化不同模态不同语义数据之间的距离。
2.7K20发布于 2019-05-26 Daft：AI驱动的多模态数据融合引擎
，应对多模态数据的存储与处理需求。 多模与结构化统一 既兼容结构化数据（如关系型数据库、数据仓库的表结构数据），又能处理多模态数据（如图片、音频、视频等非结构化内容），打破数据形态的处理壁垒，满足AI场景下“多模态数据融合分析”的核心需求 多模态处理层：通过RAY、Audio/Img/Video等工具，处理图片、音频、视频等多模态数据的特征提取与分析。 3.3 多模Lazy计算 上图是多模态数据处理的两种框架流程。 透明编码：容器式操作类型，灵活适配多模态数据压缩 多模态数据（如图像、点云）的存储需兼顾“压缩效率”与“访问灵活性”。
20810编辑于 2025-11-20- 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。 优点：既能保留各模态特征，又能降低数据噪声，比较均衡。 缺点：需要多个独立的模型，训练成本较高。
72510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。
1.5K10编辑于 2022-06-24 - 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。 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。 数据缺失：某些模态可能存在数据缺失的问题，例如视频数据中缺少音频片段。 接下来，我们将通过一些实际的代码示例来深入理解多模态学习的实现方法。 通过结合不同模态的数据，机器学习模型能够获得更深入、更全面的理解能力。在这篇博客中，我们简要介绍了多模态学习的概念、常见挑战，以及图像和文本结合的一个实现案例。
46410编辑于 2024-10-10 - 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。
23310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。 由于数据的异质性，一些挑战自然而然地出现，包括不同类型的噪声、模态（或视图）的对齐以及处理缺失数据的技术。目前，主要有两种的方法来完成多模态表达：联合表达和协调表达。 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。 其中，多模态数据的表达是最大的挑战之一，需要使用联合表达和协调表达等方法。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。
66521编辑于 2023-09-02 - 来自专栏算法之名
多模态大模型篇
上图中有这么几种方式，有人为设定好的方式也有使用数据学习出来的。 数据集 LLaMA是用Common Crawl这个大规模的网络文本数据集和其他开源数据集来训练的。 Common Crawl是一个公开的网络文本数据集，它包含了从2008年开始收集的数千亿个网页的原始数据、元数据和文本提取。 在文件级别对生成的数据集进行重复数据删除。 Wikipedia添加了2022年6月至8月期间的维基百科数据，涵盖20种语言，使用拉丁文或西里尔文脚本。 该实验体现了在训练大模型时，数据量的重要性。 在20个数据集上对比了开源和闭源模型，主要是zero-shot和few-shot性能，也对比了instruct-tuning之后的效果。
1.3K51编辑于 2023-10-16 多模态LLM视觉推理能力堪忧，浙大领衔用GPT-4合成数据构建多模态基准
浙江大学等提出多模态视觉推理基准。【导读】LLM的数学推理能力缺陷得到了很多研究的关注，但最近浙大、中科院等机构的学者们提出，先进模型在视觉推理方面同样不足。 为此他们提出了一种多模态的视觉推理基准，并设计了一种新颖的数据合成方法。无论是语言模型还是视觉模型，似乎都很难完成更抽象层次上的理解和推理任务。 最近，浙江大学、中科院软件研究所、上海科技大学等机构就联合提出了一种新的多模态基准，专门衡量模型对抽象图像的理解能力和视觉推理能力。 那么使用合成数据呢？同样也不容易，因为我们需要的是多模态数据，但LLM无法直接生成图像，DALL-E、Stable Diffusion等图像生成模型又无法同步生成文本。 结论与限制论文最重要的贡献在于指出了当前多模态LLM在视觉推理方面的次优表现，并构建了合成数据组成的基准测试集，表明合成数据训练是一个有前景的解决方案。
32410编辑于 2024-08-08- 来自专栏单细胞天地
Seurat 4.0 || 单细胞BMNC多模态参考数据集
前情回顾 Seurat 4.0 || 您的单细胞数据分析工具箱上新啦 Seurat 4.0 || 单细胞多模态数据整合算法WNN Seurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据 Seurat 4.0 || WNN整合scRNA和scATAC数据 Seurat 4.0 || 单细胞PBMC多模态参考数据集 正文 多模态数据越来越多地用来分析单细胞的状态，在之前的文章中我们介绍了PBMC的多模态数据集 在计算此转换之后，我们可以将其投影到查询数据集中。我们也可以计算和投射一个PCA投影，但是建议在处理由WNN分析构建的多模态引用时使用sPCA。 /data/reftmp.idx") 在这里，我们将演示如何将多个供体骨髓样本映射到多模式骨髓参考数据上。 hcabm40k.batches <- lapply(X = hcabm40k.batches, FUN = NormalizeData, verbose = FALSE) 然后我们在每个捐赠者查询数据集和多模态参考数据之间找到锚点
1.3K30发布于 2020-11-09 - 来自专栏技术汇总专栏
基于大模型的多模态数据融合实战应用
基于大模型的多模态数据融合实战应用引言多模态数据融合是当前人工智能（AI）研究的热门领域，涉及文本、图像、音频、视频等多种数据类型的集成。 随着大型语言模型（LLM）和多模态大模型（如GPT-4V、BLIP-2、Flamingo等）的发展，AI 在处理多模态数据的能力得到极大提升。 本文将探讨基于大模型的多模态数据融合方法，并通过 Python 代码示例演示如何构建多模态应用。 多模态数据融合的关键技术多模态数据融合主要包括以下几个关键技术：特征表示学习：将不同模态的数据转换为统一的表示空间（如使用 Transformer 进行跨模态编码）。 多模态融合的应用场景基于大模型的多模态数据融合可以应用于多个领域，包括：智能问答：图像+文本结合，支持输入图片进行描述或问答（如 GPT-4V）。
2.7K10编辑于 2025-03-03 - 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。 该模型经过百万级的多模态数据预训练后，在多个下游检索任务中取得了优秀的表现。同时，作为一个优秀的基底模型，PreFLMR 在私有数据上稍加训练就能够获得表现极佳的领域专用模型。 下文将简略介绍 M2KR 数据集，PreFLMR 模型和实验结果分析。 M2KR 数据集 为了大规模预训练和评估通用多模态检索模型，作者汇编了十个公开的数据集并将其转换为统一的问题 - 文档检索格式。 这些数据集的原本任务包括图像描述（image captioning），多模态对话（multi-modal dialogue）等等。下图展示了其中五个任务的问题（第一行）和对应文档（第二行）。 结论 剑桥人工智能实验室提出的 PreFLMR 模型是第一个开源的通用后期交互多模态检索模型。经过在 M2KR 上的百万级数据预训练，PreFLMR 在多项检索子任务中展现出强劲的表现。
46110编辑于 2024-03-26
腾讯云开发者
