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仅...
原本的Caption数据样本包括一张图片和一段文字描述（Ground Truth），这种数据-GT的配对数据自然构成了指令数据的多模态输入和回答部分。指令部分则为相应任务的描述，一般由人工编写或者调用GPT生成。在进行多模态指令微调时，MLLM转化多模态输入并送入LLM中，LLM基于多模态信息与指令文本预测答案。多模态上下文学习（Mult...
数据可用性：多模态 AI 模型需要大量、多样化的数据集来进行训练和验证。训练所需的多模态对（如，图文对）在数量和可用性方面都有限。现有的大型开源数据集往往集中在更成熟的多模态数据中，例如文本-图像，并且通常是通用数据集。为特定应用定制多模态AI需要更多的贴合具体用例的数据。标注质量：与单一模态相比，多...
值此Llama3.1 占领各大头条之际,又突然冒出了另一个也非常重要的发布 —— 一个规模空前的开源多模态数据集。 对大模型来说,数据集的重要性无需多言,甚至可以说没有大型数据集就不可能有大模型。现在正是多模态大模型(LMM)发展正盛的时候,规模足够大的优质且开源的多模态数据集已经成为该领域的一大「刚需」。
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: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...
多模态融合是多模态智能中的基础任务之一。多模态融合的动机在于联合利用来自不同模态的有效信息提升下游任务的准确性和稳定性。传统的多模态融合方法往往依赖高质量数据，难以适应现实应用中的复杂低质的多模态数据。由天津大学、中国人民大学、新加坡科技研究局、四川大学、西安电子科技大学以及哈尔滨工业大学（深圳）共同...
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。
在此背景下，微美全息多模态图神经网络技术应运而生。这项技术通过将不同模态的数据转换为图形表示，并将它们组合成一个综合的多模态图结构，从而有效地处理多模态数据。通过多模态特征融合和图神经网络模型设计，该技术能够学习不同模态之间的复杂关系，并为数据分析和系统建模提供更加精准的解决方案。多模态图神经...
1.多模态数据: 不同的存在形式或信息来源均可被称之为一种模态。由两种或两种以上模态组成的数据称之为多模态数据(多模态用来表示不同形态的数据形式,或者同种形态不同的格式,一般表示文本、图片、音频、视频、混合数据)。 多模态数据是指对于同一个描述对象,通过不同领域或视角获取到的数据,并且把描述这些数据的...