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【哈工大SCIR】多模态情感分析简述
如何分析多模态数据（本文指声音，图像和文字，不涉及传感器数据）中的情感，是当前情感分析领域面临的机遇和挑战。 一方面，以往情感分析聚焦于单个模态。如文本情感分析着眼于分析，挖掘和推理文本中蕴含的情感。 综上来讲，多模态情感分析技术的发展源于实际生活的需求，人们以更加自然的方式表达情感，技术就应有能力进行智能的理解和分析。 这些都是当前多模态情感分析领域感兴趣的问题。为了能够更好的介绍多模态情感分析领域的相关研究，本文梳理了目前多模态情感分析领域相关任务并总结了常用的数据集及对应的方法。 表2 多模态情感分析相关数据集信息表 ? 总结 本文简单梳理了多模态情感分析领域的相关任务，总结了与任务对应的数据集及一些典型的方法。 虽然多模态数据提供了更多的信息，但是如何处理和分析多模态信息、如何融合不同模态的信息还是多模态情感分析领域需要解决的主要问题。 参考文献 [1] Truong T Q, Lauw H W.
5.7K62发布于 2019-12-23 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：多模态 reference mapping (1)
这个例子用来说明，在参考数据集的帮助下进行的有监督分析，是如何帮助我们识别那些仅通过无监督分析难以发现的细胞状态。 repel = TRUE) + NoLegend() img Mapping 为了演示与此多模式参考的映射，我们将使用由 10x Genomics 生成并可通过 SeuratData 获取的 2,700 我们建议对CITE-seq数据集采用监督主成分分析方法，并将在本指南的下一个部分展示如何执行这一变换。当然，您也可以选择使用传统的主成分分析（PCA）变换。 ", label = TRUE, label.size = 3 ,repel = TRUE) + NoLegend() p1 + p2 通过参考映射数据集，我们能够辨识出在对查询数据集进行无监督分析时难以区分的细胞类型 同样，如果我们通过差异表达分析来筛选调节性T细胞（Treg）的标记，我们能够识别出一组标准标记基因，包括RTKN2、CTLA4、FOXP3和IL2RA。
54710编辑于 2024-05-07 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：多模态 reference mapping (2)
我们以之前使用加权最近邻分析（WNN）方法分析过的人类BMNC的CITE-seq参考集作为比对标准。 尽管我们也可以计算并应用传统的PCA投影，但在处理通过WNN分析构建的多模态参考数据时，我们更推荐使用监督式PCA（sPCA）。 spca.annoy.neighbors"]], file = "/brahms/shared/vignette-data/reftmp.idx") 查询数据集预处理 本节我们将展示如何将来自多位捐献者的骨髓样本与一个多模态骨髓参考集进行比对 hcabm40k.batches <- lapply(X = hcabm40k.batches, FUN = NormalizeData, verbose = FALSE) Mapping 接下来，我们在每位捐献者的数据集与多模态参考集之间确定锚点 p3 / p4 / p5
41410编辑于 2024-05-17 - 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
目前，我们很难准确地分析这些模型如何使用跨模式信息。 在本文中，作者引入了一种跨模态输入消融（cross-modal input ablation） 方法来量化预训练的模型学习使用跨模态信息的程度。 3）它不需要解释激活或attention。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。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。 ▊ 3. 方法 作者使用消融来确定预训练的视觉语言模型在进行预测的时候是否结合了来自两个模态的信息。 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。 在这里，作者分析这些因素如何影响视觉语言交互。
2.5K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(3)
·深度学习时代（2010-2019年）：多模态技术快速发展，这主要得益于以下3点: o算力快速发展。 o新的多模态数据集层出不穷。 o语言特征提取能力和视觉特征提取能力快速提高。 ·CoCa 模型：2022年 5月，谷歌公司发布了多模态模型CoCa。 o解决图像多模态问题有3种传统的思路，分别是使用单编码器模型、双编码器模型、编码器-解码器模型。 这种编码器-解码器结构有助于融合多模态特征，在多模态理解任务中表现较好，但由于缺乏单独的文本编码器，在图像检索、视频检索等任务中表现不佳 oCoCa 模型创造性地将上述 3 种思路进行有效融合，能够分别独立获得图像特征向量和文本特征向量 大模型+多模态的3种实现方法 1，以LLM 为核心，调用其他多模态组件 2023年5月，微软亚洲研究院(MSRA)联合浙江大学发布了HuggingGPT。 第一个阶段，基于 59.5万条CC3M文本-图像对齐数据训练跨模态编码器，以便将文本特征和图像特征进行语义对齐。
1.2K20编辑于 2024-09-10 - 来自专栏音乐与健康
基于多尺度自适应跨模态注意力融合（MACAF）的三模态情感分析-体感音乐多模态治疗
基于深度学习的多模态情感分析是一个结合不同类型数据（如文本、图像、音频等）来检测和分析情感的领域。它利用深度学习技术来处理和融合多模态信息，从而提高情感分析的准确性和鲁棒性。 多模态情感分析概述多模态情感分析旨在通过结合多种模态的数据（如文本、音频、视频等），实现更准确和全面的情感识别。 传统的情感分析方法主要依赖于单一模态（通常是文本），而多模态情感分析则能够利用不同模态的信息互补，提高模型的性能。2. 姿态和动作识别：通过分析视频中的姿态和动作特征，判断人物的情感状态。3. 多模态情感分析模型架构3.1 特征提取文本特征提取：使用预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）提取文本的上下文语义表示。 数据集常用的多模态情感分析数据集包括：CMU-MOSI：包含视频评论的多模态数据集，包括文本、音频和视频模态。IEMOCAP：包含多场景对话的音频和视频数据，用于情感识别和分析。
75510编辑于 2025-07-26 - 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 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】。 详细的运算过程可进一步分析本文的公式，或者结合Attention Is All You Need理解。3. （1）将图片切成16x16的小块（patch），每个块转换为一个“词向量”，再加上位置编码；（2）经过Transformer Encoder层（3）分类层4.
5.7K13编辑于 2024-05-14 agent多模态学习
声学特征分析：直接提取梅尔频谱图等特征，用于情感识别、环境音分析等任务。 多模态分类模型：训练一个分类器，输入为多模态特征，输出为意图标签。 LLM 直接判断：利用 GPT-4V 等具备视觉能力的模型，直接分析多模态输入并输出意图。 代码执行工具：在安全沙箱中执行 Python 等代码，用于数据分析、报表生成等任务。 7.2 图像生成与编辑 多模态 Agent 可以调用图像生成模型（如 DALL·E 3、Stable Diffusion），根据文本描述生成或修改图像。 9.3 医疗健康 医学影像分析：辅助医生分析 X 光、CT 等影像，识别病灶。 远程问诊：结合患者上传的症状描述和图片（如皮疹），提供初步诊断建议。
50210编辑于 2026-01-15GPT-4.5多模态理解与生成能力分析
GPT-4.5作为OpenAI的最新多模态大模型，在视觉、音频和文本的交互理解与生成方面实现了重大突破。本文将深入分析GPT-4.5的多模态能力及其底层技术实现。 统一的多模态架构GPT-4.5采用了全新的统一多模态编码-解码架构，打破了传统多模态系统中各模态处理管道相互割裂的局限。 多模态融合理解：当提供包含文本、图像和音频的输入时，GPT-4.5能够综合分析所有模态的信息，形成统一的理解。 应用示例以下是使用GPT-4.5的多模态API进行图像分析的简单示例：import openai# 初始化APIclient = openai.OpenAI(api_key="your_api_key" print(result)局限与未来方向尽管GPT-4.5的多模态能力已经相当强大，但仍存在一些局限：视觉生成能力有限：相比于专用的图像生成模型如DALL-E 3或Midjourney，GPT-4.5的图像生成能力相对基础
61810编辑于 2025-03-28- 来自专栏Datawhale专栏
KDD Cup 2020 多模态检索赛道：数据分析
本赛题使用淘宝APP的真实场景多模态数据，数据集由淘宝搜索查询和产品图像特征组成，组织成基于查询的多模态检索任务。 02 数据分析 2.1 数据读取 import numpy as np import pandas as pd import glob, base64 train_df = pd.read_csv( 2.2 数据分析 (1) 图像尺寸：图像尺寸大部分位于800像素，且长短比为1:1，应该是淘宝商品的主体。 ? (2) 图像物体：图像包含的物体主要1-2个居多； ? (3) 商品类别 ? ，因此也可以使用多模态匹配的方法。 (2) 充分使用query文本信息，根据文本进行分类，进一步再进行检索； (3) 如何将120G的数据进行充分训练；
1.4K10发布于 2020-04-17 - 来自专栏我爱计算机视觉
MM2023 | 3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征
Representation，3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征。 图1 JM3D的过程，红线表示独立对齐，绿线表示JMA修正过的对齐方式 图2 JM3D的整体框架，SMO构建多角度图片和层次化文本，JMA则完成联合模态的对比学习 2. 我们分别为视觉和语言模态设计了不同的组织方式。对于视觉模态而言，我们为每个3D素材渲染了30个视角的图片，并设计了一种临近连续采样方式去采样不同视角的图片。 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。 此外，JM3D在零样本3D分类和图像检索任务中表现出卓越的性能，创造了新的最先进水平，突显了其出色的跨模态能力。未来，我们将探索不同的数据和替代的联合建模方法，进一步拓展3D的统一表示学习。
99610编辑于 2023-08-31 - 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
32410编辑于 2024-12-05 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 跨模态检索：根据文本搜索相关图像/视频，或反之。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 案例分析：基于多模态模型的图像描述生成 场景：电商平台需自动生成商品图片的营销文案。 流程： 输入处理：将商品图片编码为特征向量，如使用CLIP的视觉编码器提取图像嵌入。 多模态编码：结合Whisper（语音转文本）和ViT（视频帧分析）。 摘要生成：文本模型（如GPT-3.5）提炼关键信息。 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
30610编辑于 2026-01-20方法回顾--空间转录组多模态交叉分析（MIA）
结果呈现：将所有配对的分析结果汇总，生成一张多重交集分析图谱，直观展示不同细胞类型在不同组织区域的分布倾向。 这表明分析结果的可靠性依赖于足够的基因检出数量。 第二篇 统计检验：多重整合分析使用超几何检验来评估空间转录组聚类群和单细胞RNA测序聚类群之间标记基因的重叠程度。 评分与后续分析 富集评分：基于上述筛选的基因计算多重整合分析富集分数。 通路分析：使用 ClusterProfiler 和 EnrichR 软件包进行。 排除标准 无法分析的聚类群：部分聚类群因为没有标记基因满足筛选阈值，因此被排除在多重整合分析之外 第三篇 通过多重交集分析，推断了空间转录组聚类群中的细胞类型浸润情况。 下游延伸分析 可视化呈现：结果通常以多重交集分析图谱（热图形式）展示，直观呈现所有细胞类型与空间区域的对应关系；并结合点图、热图展示特征基因的表达异质性。
25420编辑于 2026-03-12- 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 本文的3D卷积简单的说就是将原来3*3的卷积，扩张成为3*3*3的3D卷积。图片图片在UCF101上达到了90%的准确率，虽然本文在UCF101并没有很亮眼的表现，但是开创了3D卷积的先河。 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
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
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。 (3) 多模态协同通过优化 A 以实现信息量 K 最大化。它利用不同模态间的关联与互补，探究高效，合理的模态间联合机制，优化 A。 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 因此，为了有效刻画多种模态信息间的关联，需要对不同模态所获得的信息量进行有效分析与对齐，进而实现高质量的多模态感知与学习。 大多数研究工作聚焦在人工智能领域，致力于对视听嗅 味触等多模态数据的分析，以完成各种复杂任务。
95830编辑于 2022-12-27 - 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
. 3.我们的方法 图2：提出的选择式多模态循环网络用于图像文本匹配。 基于这些候选实例，该模型在每个时间步使用多模态上下文注意机制来选择性关注一对图像文本实例(标记为同样颜色的圆圈和矩形框)，并度量它们的相似性，具体流程可以参照图3。 当前用于图像文本匹配的算法通常对图像文本提取全局特征，然后利用典型关联分析或者子空间学习策略来拉近匹配的图像文本对。 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 而在相似性度量上，其存在两个分支： 1）从统计的角度出发，例如采用典型关联分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）方法来获取不同模态数据的匹配关联程度。
2.8K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
综述：3D目标检测多模态融合算法
作者丨蒋天园，来源丨计算机视觉工坊，编辑丨极市平台 导读 本文是一篇关于3D目标检测中多模态融合方法的综述，总结了多模态融合的难点和现有研究中的一些方法。 0 前言 本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。 在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。 1 背景知识 1.1 多模态融合的主要难点 难点一：传感器视角问题 3D-CVF（ECCV20）的研究提出的做fusion的对做融合工作最大的问题即是在视角上的问题，描述为如下图所示的问题，camera 为了方便分析，在该种融合策略下，笔者按照对lidar-3D-detection的分类方法分为point-based的多模态特征融合和voxel-based的多模态特征融合。
2.4K40发布于 2020-09-30 - 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
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？ 举例：视频情感分析：视觉CNN 负责提取人脸表情特征语音RNN 负责分析说话语调文本BERT 负责分析字幕文本最后融合所有信息，判断人物情绪！ 优点：既能保留各模态特征，又能降低数据噪声，比较均衡。 3️⃣ 晚期融合（Late Fusion）—— 决策级融合 特点：不同模态的数据分别训练独立的模型，最后在决策阶段融合预测结果。 举例：医疗AI（判断病人是否有某种疾病）：模型1：分析 CT/X光 影像结果模型2：分析电子病历模型3：分析基因检测数据最终投票决策，给出综合诊断！
1.2K10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。 对语音信号作时域、和频域分析,提取各帧的短时平均能量、基音频率和共振峰作为语音特征。 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。
1.7K10编辑于 2022-06-24
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