一、多模态融合:整合信息
什么是多模态融合(MultiModal Fusion)?多模态融合能够充分利用各模态之间的互补优势,将来自不同模态的信息整合成一个稳定且全面的多模态表征。
从数据处理的层次角度来划分,多模态融合可分为数据级融合、特征级融合和目标级融合。
一、数据级融合(Data-Level Fusion):
数据级融合是在预处理阶段将不同模态的原始数据直接合并,适用于高度相关和互补的数据场景。
二、特征级融合(Feature-Level Fusion):
特征级融合是在特征提取之后、决策之前进行的融合。不同模态的数据首先被分别处理,提取出各自的特征表示,然后将这些特征表示在某一特征层上进行融合。广泛应用于图像分类、语音识别、情感分析等多模态任务中。
三、目标级融合(Decision-Level Fusion):
目标级融合是在各单模态模型决策后,将预测结果进行整合以得出最终决策,适用于多模型预测结果综合的场景,如多传感器数据融合、多专家意见综合等。
二、跨模态对齐:准确对应
Transformer模型:在跨模态任务中(如图像描述生成),利用自注意力机制和编码器-解码器结构,自动学习图像和文本之间的注意力分布,实现隐式对齐。
BERT-based模型:在问答系统或文本-图像检索中,结合BERT的预训练表示和注意力机制,隐式地对齐文本查询和图像内容。
图神经网络(GNN):在构建图像和文本之间的语义图时,利用GNN学习节点(模态数据)之间的语义关系,实现隐式的语义对齐。
预训练语言模型与视觉模型结合:如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training),通过对比学习在大量图像-文本对上训练,使模型学习到图像和文本在语义层面上的对应关系,实现高效的隐式语义对齐。
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