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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
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。 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。 Silver Object Annotations 最后，作者检查了用于表示视觉模态的数据。
2.5K20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。 融合的具体方式及其优缺点如表 3所示。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。
3.5K22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。 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。 /pdf/2205.01917.pdf CoCa将解决图像或多模态问题的模型概括成3种经典结构，分别是single-encoder model、dual-encoder model、encoder-decoder CoCa希望将三种类型的模型结构进行统一，这样模型可以同时使用3种类型的数据训练，获取更多维度的信息，也可以实现3种类型模型结构的优势互补。 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。
2.8K20编辑于 2022-09-22 - 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。 o多模态学习关注的是多个不同模态数据之间的语义对齐，利用多模态数据构建多模态模型来提高传统单模态算法推理的准确性。 ·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。 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。 3. 主干网络（Backbone Network）· 作为模型的核心，主干网络通常基于Transformer架构，用于进一步处理和融合来自不同模态的信息。 · 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。
5.7K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
S3E：用于协作SLAM的大规模多模态数据集
现有的EuRoc、KITTI等数据集虽然在单机SLAM领域发挥了重要作用，但却很难去评价多机协同的轨迹和建图精度。 近日，中山大学团队开发了一种用于协作SLAM的大规模多模态数据集，由3个无人车沿四种轨迹采集，包含7个室外场景和5个室内场景。 为了帮助将研究社区的贡献与现实世界的多主体协调SLAM问题结合起来，我们引入了S3E，这是一个由无人驾驶地面车辆车队沿着四个设计的协作轨迹范例捕获的新的大规模多模态数据集。 表2 S3E数据集分析 表3 与一些流行的SLAM数据集的对比 4. 多机协同是机器人领域的一个重要发展趋势，而目前多机数据集还较少，S3E很大程度上填补了这方面的空白。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
1K30编辑于 2023-04-29 agent多模态学习
1.2 什么是多模态 (Multimodal) 多模态是指系统能够处理并融合来自不同信息通道的数据，如文本、图像、音频、视频、传感器数值等。 二、多模态 Agent 的整体架构 一个完整的多模态 Agent 系统通常包含以下层次，其数据流如下： 用户多模态输入 → 多模态感知层 → 意图理解与规划层 → Agent 协作层 → 工具/环境交互层 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。 9.5 自动驾驶与机器人 环境感知：融合摄像头、雷达、激光雷达等多模态数据，构建环境模型。 决策规划：基于环境模型，规划安全、高效的行驶或运动路径。 10.2 关键挑战 模态对齐与泛化：如何让模型在不同场景和数据分布下都能准确对齐多模态信息。 推理与规划的可靠性：提升 Agent 在复杂、长链路任务中的推理准确性和自我修正能力。
50210编辑于 2026-01-15- 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。 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。 SMO（Structured Multimodal Organizer） SMO是一种新的数据组织方式。我们分别为视觉和语言模态设计了不同的组织方式。 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。 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 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。
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。 Whisper） import whisper model = whisper.load_model("base") audio_result = model.transcribe("meeting.mp3" 模型训练与优化要点 数据准备：需对齐的多模态数据集（如COCO-Captions、AudioSet）。 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。
30510编辑于 2026-01-20- 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 等文章使用，用来得到一个较好的3D卷积预训练模型），提出了partial BN来缓解公开数据集数据太少，BN训练不充分的问题。 ，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 因此，可以从三方面提升机器的认知能力：(1) 优化 A，即使机器 获得更大信息量; (2) 增大 I，即利用对于给定任务信息量更大的数据; (3) 减小 D，即减小数据量。 在跨模态转换中，寻找更加简洁的表达形式，在保留信息的同时，减 小 D，以此提升信息获取能力。(3) 多模态协同通过优化 A 以实现信息量 K 最大化。 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。
95830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）。
52010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
. 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。 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
2.8K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏深圳架构师同盟
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 原本存在需要手工绑定Task和手写Python S3 SDK这样的操作，但经过Daft处理后，数据会被分配到不同的Node，像Node1、Node2、Node3，每个Node上都有对应的Task来对数据进行处理 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”。
1.1K10编辑于 2025-11-20 - 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。 难点二 数据表征不一样 这个难点也是所用多模态融合都会遇到的问题，对于image信息是dense和规则的，但是对于点云的信息则是稀疏的、无序的。 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
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 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。 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。 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 - 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。
62210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 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。 3 中间融合技术 中间融合技术——不仅因为它更加灵活，而且由于使用了来自预先训练的骨干模型的单模特征，各阶段之间的边界也不那么清晰。
31610编辑于 2024-12-03
腾讯云开发者
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