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关注一项特
为了解决这个问题,本文提出了一个用于多模态学习的预测动态融合(PDF)框架。从泛化的角度揭示多模态融合,并从理论上推导出具有单置信度和全息置信度的可预测协作信念(Co-Belief),能够有效减少泛化误差的上限。本文还提出了相对校准策略,进一步校准协作信念,以应对潜在的不确定性。通过多个基准数据集的实验,验证了该方法...
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）共同发布的低质多模态数据融合综述《Multimodal F...
多模态数据融合机制能整合文本与图像等不同模态数据。音频和视频数据在该机制下可实现有机结合。其有助于打破单一模态数据信息的局限性。多模态数据融合机制在医疗影像分析中作用显著。例如在疾病诊断时结合症状描述与影像图片。可提高对复杂病症判断的准确性和可靠性。交通领域里能融合传感器数据与视觉信息。让交通系统对...
多模态数据融合通过将来自不同模态(如图像、文本、音频、视频等)的数据进行有效整合,能够显著提升信息处理的全面性和准确性。在这一领域,百度智能云一念智能创作平台(https://yinian.cloud.baidu.com/home)提供了强大的技术支持和便捷的创作工具,助力用户实现更高效、更智能的多模态数据融合。本文将深入解析多模态...
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...
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...
多模态数据融合(Multimodal Fusion)是指将来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据进行有机结合,以提升信息处理和理解能力的技术方法。在智能系统中,多模态数据融合能够充分利用各种模态数据的互补性,提高系统的鲁棒性和准确性。 2. 融合层次 多模态数据融合主要在三个层次上进行:数据层融合、特征层融合和决策层融...
在实际应用场景中，多模态数据融合处理技术的身影无处不在。比如在医疗领域，医生可能会结合患者的病历文本信息（文字模态）、X光影像（图像模态）、心率血压等生理数据（数值模态）来综合判断患者的病情。在智能安防系统中，摄像头捕捉的视频图像（视觉模态）、麦克风录制的声音（听觉模态）以及传感器检测到的人员活动信息...
多模态数据融合的临床价值:证明了多模态数据融合在COVID-19患者管理中的潜力,特别是在预测ICU入院情况方面,为临床决策提供了更全面的信息。 论文2: [Nature子刊] An explainable longitudinal multi-modal fusion model for predicting neoadjuvant therapy response in women with breast cancer ...