多模态数据预处理 在多模态任务中,涉及图像、视频、音频、文本等模态,数据预处理是先行的重要步骤,包括数据增强。 音视数据增强汇总 Random Erasing和Cutout作为两种经典的遮挡模拟数据增强方法,下面专门进行比较: Random Erasing更适合需处理局部遮挡和噪声的任务(如目标检测),通过随机形状和填充模拟真实干扰。 Cutout更...
规模巨大:包含86亿图像和1696亿文本标记,是迄今为止最大的多模态数据集。 来源多样:数据来自多种语言和不同类型的网站,具有很高的数据多样性。 格式灵活:支持从图像-文本交织格式到纯文本语料库和图像-文本对的多种数据结构。 基准测试: 模型评估:通过在多个多模态任务上的测试,评估了数据集对模型性能的提升效果。
利用多模态数据检索时,可以考虑查询的上下文信息。例如,在视频搜索中,可以结合视频的音频、图像和文本描述来更好地理解查询意图。 引入机器学习和深度学习技术 利用机器学习和深度学习技术,可以对多模态数据进行特征提取、模式识别和语义理解,从而提高搜索效率和准确性。
融合所基于的传统多模态数据融合分类法（例如，早期/晚期融合）已不再适合现代深度学习时代。因此，基于所使用的主流技术，本文提出了一种新的细粒度分类法，将最先进 (SOTA) 模型分为五类：编码器-解码器方法、注意力机制方法、图神经网络方法、生成神经网络方法和其他基于约束的方法。大多数现有的多模态数据融合综述...
多模态指令微调（Multimodal Instruction Tuning）多模态指令微调的基本做法是使用统一的模板将各类数据统一起来，并以指令的形式描述任务需求，形成多模态指令数据，再使用这种数据去微调MLLM。由于训练与测试时的指令形式具有一致性，LLM可以凭借其强大的语义理解和推理能力，更灵活地泛化到其他任务，获得强大的零样本学习...
多模态数据:同一个对象,描述的方式不同(视角或领域不同),把描述这些数据的每一个领域或者视角叫做一个模态(Modality) eg:在视频分析中,视频可以分解为音频、图像、字幕等多模态信息。每个图片又可以表示成强度或者灰度、纹理等不同模态特征。 模态间的关联性:每个模态能为其余模态提供一定的信息,即模态之间存在一定...
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。传统手工特征法包括基于时空体积和时空兴趣点的方法(RGB模态)、基于运...
多模态数据是指同时包含不同类型数据（如图像、文本、音频等）的数据。这种数据形式在现实生活中非常常见，例如视频、社交媒体和医学图像等。处理多模态数据可以获得更丰富的信息，从而提高任务的效果和准确性。然而，多模态数据的处理也面临着一些挑战，如不同数据类型之间的差异性、数据的缺失和噪声等问题。二、...
多模态数据(multi-modal data) 多模态即是从多个模态表达或感知事物。 多模态可归类为同质性的模态,例如从两台相机中分别拍摄的图片,异质性的模态,例如图片与文本语言的关系。[2] 个人理解为多模态数据是一种更加细粒度的划分。它可以是: 同一个状态的不同表达:比如分别用文本和图像对应表示的同一个场景状态。
多模态数据融合分析系统，凭借其强大的智能解析能力，能够自动识别并提取各类数据中的关键信息，如消费者情绪、市场趋势、产品性能等。通过跨模态的数据关联与对比，系统能够揭示出单一数据源无法呈现的全貌，帮助企业决策者提前洞察市场先机，制定更加精准有效的战略计划。创新应用，赋能行业 多模态数据融合分析系统的应用...