4 changes: 4 additions & 0 deletions 4 README.md Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -3,7 +3,11 @@ This is the repository for "Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-S # Requirements Python 2.7 PyTorch <= 0.3 CMU-MultimodalDataSDK (Compatible v...
This is the repository for "Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors", Liu and Shen, et. al. ACL 2018. Dependencies Python 2.7 (now experimentally has Python 3.6+ support) torch=0.3.1 sklearn numpy You can install the libraries viapython -m pip install -r requirem...
but collecting large-scale multimodal data and pre-training multimodal LLMs is challenging. To this end, we propose a Fusion Low Rank Adaptation (FLoRA) technique that efficiently adapts a pre-trained unimodal
Low Rank Fusion 借用了 ACL2018Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors论文中的Low Rank Fusion ACL2018的模型如下 作者在此基础上, 使用LSTM 对序列数据进行压缩 (为什么是时间序列, 是如何用LSTM 进行压缩的, 这个论文没有讲清楚) Fusion-based Transformer 我们把三个模态的信息 经过...
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。
低质量多模态数据多模态融合的四个核心技术挑战: 带噪声的多模态数据: 高维多模态数据往往包含复杂的噪声。多模态数据的异质性使其具有挑战性,同时还有机会通过探索不同模态之间的相关性来识别和减少潜在的噪声。 不完备的多模态数据: 例如,在医学领域,即使是相同疾病的患者也可能选择产生不完整多模态数据的不同医学...
实验数据 实验的处理数据(CMU-MOSI,IEMOCAP,POM)可在此处下载: 要运行代码,您应该下载腌制的数据集并将其放在data目录中。 请注意,声学特征中可能存在NaN值,您可以将其替换为0。 训练模型 要运行代码进行实验(网格搜索),请使用脚本train_xxx.py 。 它们具有一些命令行参数,如下所示: `--run_id`: an user-...
Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors 论文,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 README.md Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -1,6 +1,6 @@ # Low-rank-Multimodal-Fusion This is the repository for "Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors", Zhun and Ying, et. al. ACL ...
Quality discrepancyArchitecture-basedMultimodal Conditional Image Synthesis[su2023utilizing] Quality discrepancyArchitecture-basedRGB-T Semantic Segmentation[lin2023variational] Quality discrepancyData-augmentation-basedMuli-view classification, gesture classification[wu2022characterizing] ...