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...
图1 多模态数据融合研究框架 1.多模态信息融合 多模态融合中表征的主要目的是对输入异质性数据进行统一的编码和表示,它可以理解为将原始的多模态数据转换为特定的数学表示形式或特征向量的过程。 1.1 联合融合方法 联合融合方法是对每个模态的输入数据分别经过模态特定的编码器或特征提取器,得到单模态的表示,这些单模态...
多模态数据融合技术通过将多种来源的数据特征结合起来,显著提升了模型的信息解析和理解能力,同时也增强了模型的可靠性和泛化能力。这一技术在顶级学术会议和期刊上引起了广泛关注。例如,发表在Nature子刊上的MMFF研究,其检测准确度达到了97%;而CVPR收录的ABAW5研究,在多模态情感分析任务中性能提升了84%。目前,流行的...
方法:论文提出了一种新的多模态时空图注意力网络(MST-GAT),用于多变量时间序列(MTS)的异常检测。该网络通过显式捕捉不同模态单变量时间序列之间的空间-时间关系,通过这种多模态数据融合方法,MST-GAT能够更准确地检测出工业设备和信息技术系统中传感器的异常情况。 创新点: 提出了MST-GAT,一种基于图注意力网络的新型...
跨模态Transformer是一种基于Transformer架构的多模态数据融合方法。它通过跨模态的消息传递来构建多模态图结构,从而实现不同模态数据之间的有效融合。这种方法在处理复杂的多模态数据时,表现出了强大的能力。 应用场景 🌈多模态数据融合的应用场景非常广泛。比如视频理解、情感分析、人机交互、虚拟现实和增强现实只是冰山...
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）共同发布的低质多模态数据融合综述《Multimodal Fusion on Low-quality Data:A Comprehensive Survey》从统一视角介绍了多模态数据的融合挑战，并针对低质多模态数据的现有融合方式及该领域潜在的发展方向进行了梳理。arXiv...
随着架构变得越来越复杂，多模态神经网络可以将特征提取、特征融合和决策过程集成到一个模型中。这些过程之间的界限越来越模糊。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...
多模态数据融合是指将来自不同传感器或不同模态的数据进行整合和融合,以获取更全面、准确的信息。常见的多模态数据包括图像、视频、语音、文本等。通过对这些不同类型的数据进行联合分析和处理,可以提高信息的可靠性和准确性。 二、多模态数据融合方法 1. 特征级融合 特征级融合是指将来自不同模态的特征进行组合和整...
为了更好地利用这些数据,多模态数据融合技术应运而生。本文将从多个方面介绍多模态数据融合技术。 二、什么是多模态数据融合技术 1. 多模态数据的概念 多模态数据是指来自不同来源、不同形式、不同领域的数据,包括图像、语音、视频等。 2. 多模态数据融合的定义 多模态数据融合是将来自不同来源、不同形式、不同...
多模态数据融合技术旨在利用不同类型的数据,将它们融合成一个统一的表达形式,以提取更有意义和全面的信息。以下是几种常见的多模态数据融合方法: 特征级融合 特征级融合是将多个模态的特征向量拼接在一起,形成一个更长的特征向量。这种方法可以保留原始数据的信息,并且适用于不同类型的数据。然而,特征级融合可能会导...