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。 C
基于LLMs的多模态大模型(MiniGPT-4,LLaVA,mPLUG-Owl,InstuctBLIP,X-LLM)_mplug-2:一种跨文本、图像和视频的模块化多模态基础模型-CSDN博客 基于LLMs的多模态大模型(PALM-E,ArtGPT-4,VPGTrans ) 基于LLMs的多模态大模型(Flamingo, BLIP-2,KOSMOS-1,ScienceQA) 基于LLMs的多模态大模型(Visual ChatGPT,...
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...
行为识别的数据分为RGB模态数据、深度模态数据、骨骼模态数据以及融合模态数据。 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...
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...
针对上述问题，华为东京研究所 - Digital Human Lab 与东京大学等合作进行了研究，提出了目前为止最大规模的数字人多模态数据集：BEAT （Body-Expression-Audio-Text），由 76 小时动捕设备采集的谈话数据和语义 - 情感标注组成。原始数据包含肢体和手部动捕数据，AR Kit 标准 52 维面部 blendshape 权重，音频与文本...
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...
我们可以看出，从不同个体模态获得的高级特征被投影到潜在空间中。然后，任务特定解码器将从输入多模态数据中学习到的潜在表示生成预测。在现实场景中，这种结构存在大量变体。我们将它们分为3个子类：原始数据级融合、分层特征融合和决策级融合。基于注意力机制的融合方法 基于图神经网络的融合 表3，对不同任务中融合...
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...
代表性多模态深度学习模型摘要. 3.1 基于网络的深度信念多模态数据融合 3.1.1 示例1 Srivastava 和 Salakhutdinov (2012) 提出了一种基于深度玻尔兹曼学习模型的多模态生成模型,通过拟合多模态数据在各种模态(如图像、文本和音频)上的联合分布来学习多模态表示。