多模态预训练主要利用图-文、视-文,通过不同模态之间的掩码不齐、模态对比学习、基于视觉的文本生成等代理任务,实现不同模态的对齐,从而服务于互联网场景下的跨模态检索、视觉问答等判别型任务及视觉-文本生成等创作型任务。 “白泽”核心算法 通过跨模态信息识别与检索,“白泽”可覆盖更为多样的信息形式和模态,为...
多模态侧重于数据融合,指的是使用多种模态的数据进行处理和分析。 多任务侧重于模型共享,指的是一个模型可以同时执行多个任务。 跨模态侧重于知识迁移,指的是从一种模态的数据中学习,并将其知识应用到另一种模态的数据上。 3. 联系 多模态和多任务可以为跨模态提供基础。 多模态可以提供不同模态的数据,多任务可...
一、跨模态检索:跨越语义鸿沟的桥梁 基本概念: 跨模态检索(Cross-modal Retrieval)是指通过一种模态的数据(如文本)来检索另一种模态的数据(如图像、音频、视频)的技术。它打破了传统信息检索中单一模态的限制,实现了不同模态数据之间的互联互通。 技术难点: 跨模态检索的关键在于跨越不同模态之间的“语义鸿沟”。由...
一、跨模态检索:跨越语义鸿沟的桥梁 1. 定义与概念 跨模态检索(Cross-modal Retrieval)是一种在多媒体数据中,通过一个模态(如文本)查询另一个模态(如图像、音频、视频)的技术。简单来说,就是打破不同模态之间的壁垒,实现信息的无缝连接。这种技术的出现,主要是为了解决多媒体数据中的模态异构性问题,提高信息检索...
这种多模态数据的融合方式不仅可以用于人脸识别,还可以应用于各个领域,如自动驾驶、医学诊断等。 在多模态数据融合的研究中,跨模态学习算法被广泛应用。跨模态学习算法通过在不同模态数据间建立联系,从而实现数据的传递和融合。常见的跨模态学习算法包括主题模型、马尔科夫随机场和深度学习等。其中,深度学习算法因其强大...
一、多模态表示学习的研究现状 在自然语言处理领域，多模态表示学习旨在将不同模态的信息进行有效整合，以实现更深层次的语义理解和信息提取。近年来，研究者们提出了多种方法来处理不同模态数据的表示学习问题：首先，针对文本与图像之间的跨模态表示学习，一些基于神经网络的模型被广泛探讨。这些模型通过学习文本描述与...
多模态检索是一种涉及多种媒体模态(如文本、图像、音频、视频等)的信息检索方法。它能够处理并整合来自不同模态的数据,以提供更全面、准确和丰富的检索结果。多模态检索通过深度学习模型转换数据为向量表示,映射至共同向量空间实现跨模态对齐,进行模态融合提取共同特征,并通过相似度度量排序检索结果。 3. 跨模态检索跨...
与传统的单模态检索不同,在跨模态检索中,检索结果的模态和查询的模态是不同的。比如,用户使用图像检索文本,视频和音频。跨模态检索的关键在于对不同模态的关系进行建模,难点就是跨越语义鸿沟。然而,当要检索的文档包含多模态的时候,一般的跨模态方法就无法直接应用到多模态检索。
最近的跨模态检索与多模态检索炙手可热。 与传统的单模态检索不同,在跨模态检索中,检索结果的模态和查询的模态是不同的。比如,用户使用图像检索文本,视频和音频。跨模态检索的关键在于对不同模态的关系进行建模,难点就是跨越语义鸿沟。然而,当要检索的文档包含多模态的时候,一般的跨模态方法就无法直接应用到多模态...
2.2.2 多模态和跨模态:更好地理解现实世界的多样化书名: 一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革作者名: 中国电信天翼智库大模型研究团队本章字数: 2025字更新时间: 2024-12-03 17:54:40首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 ...