deep multimodal learning a survey on recent advances and trends

深度多模态学习是一种研究方法，它将多个模态（例如语音、图像、视频等）的信息进行融合和学习。近年来，深度多模态学习取得了许多重要进展和趋势。在多模态学习中，深度神经网络在特征提取和模态融合方面发挥了重要作用。通过深度网络的层次处理，可以有效地从原始模态数据中提取出高层次的语义特征。同时，多模态数据的融合也成为研究热点。不同模态之间的关联信息可以通过深度多模态网络进行学习和利用，提高了模型的性能。近年来，深度多模态学习在不同领域取得了一系列重要的研究成果。在自然语言处理领域，多模态问答系统、图像字幕生成和视觉问答等任务得到了广泛研究。在计算机视觉领域，通过融合多个模态的信息，如图像和语音，可以实现更准确的物体识别和行为分析。在语音识别和语音合成领域，多模态学习也被用来提高语音处理的性能。同时，一些趋势也值得关注。首先，多模态学习的应用正在不断扩展到更多领域，如医疗、机器人和智能交通等。其次，深度多模态学习和其他深度学习技术的结合也被广泛研究，以提高模型的性能和泛化能力。此外，深度多模态学习在大规模数据和计算资源方面的需求也值得关注。总之，深度多模态学习是一个充满潜力和挑战的研究方向。随着技术的不断发展和应用需求的增加，我们有理由相信，深度多模态学习将在未来发挥更重要的作用。

a survey on multimodal large l

### 关于多模态大模型的研究概述多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）近年来成为人工智能领域的重要研究方向之一。这些模型能够处理多种数据形式，如文本、图像、音频和其他传感器输入，从而实现更加复杂的任务解决能力[^1]。 #### 自动驾驶中的多模态大语言模型在自动驾驶场景下，MLLMs 的应用尤为突出。它们可以融合来自摄像头、激光雷达和毫米波雷达等多种传感器的数据，提供全面的环境感知能力。一篇重要的综述文章《A Survey on Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving》详细探讨了这一领域的进展及其挑战[^2]。该文章不仅涵盖了自动驾驶技术的发展历程，还分析了多模态语言模型如何逐步融入到自动驾驶系统中，并提出了未来可能的研究方向。 #### 数据集与基准测试为了推动多模态大语言模型的进步，研究人员创建了许多公开可用的数据集和评估标准。例如，在自动驾驶领域，特定的任务驱动型数据集被用来验证模型的有效性和鲁棒性。这些资源对于促进学术界和工业界的协作至关重要[^3]。 #### 跨语言支持的重要性尽管目前大多数先进的大型语言模型主要专注于单一语言（通常是英语），但也有不少努力旨在构建具备跨语言功能的版本。比如 VisCPM 和 Qwen-VL 这样的项目展示了通过精心设计的训练策略来增强模型对不同自然语言的支持程度的可能性。 ```python # 示例代码展示如何加载一个多模态预训练模型并执行推理操作 from transformers import AutoProcessor, CLIPModel model_name = "openai/clip-vit-base-patch32" processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name) model = CLIPModel.from_pretrained(model_name) image_url = "https://example.com/sample_image.jpg" text_input = ["a photo of a cat", "a photo of a dog"] inputs = processor(text=text_input, images=image_url, return_tensors="pt", padding=True) outputs = model(**inputs) logits_per_image = outputs.logits_per_image # this is the image-text similarity score probs = logits_per_image.softmax(dim=1) # we can take the softmax to get probability distribution over texts print(probs) ``` 上述代码片段演示了一个简单的例子，说明如何利用现有的开源工具包加载预先训练好的多模态模型来进行基本推断。 ---

Incomplete Multimodal Learning

### 不完全多模态学习的概念不完全多模态学习是指在处理多个不同类型的特征表示（即视图）时，部分样本可能缺少某些视图的数据。这种情况下，模型需要能够有效地利用可用的信息来完成特定的任务，如分类、聚类或多标签预测。对于弱监督环境下的多视角实例标记学习，在给定训练集中可能存在未标注数据的情况下，通过协同矩阵分解的方法可以实现有效的特征提取和模式识别[^1]。这类方法通常会设计一种机制，使得即使当一些输入源缺失时仍能保持良好的性能表现。 ### 方法概述为了应对不完全多模态数据带来的挑战，研究者们提出了多种策略： - **基于重构的方法**：这些算法试图重建完整的多模态信号，从而填补丢失的部分。例如，可以通过自动编码器架构来进行跨模态转换并估计未知属性。 - **联合分布建模**：此途径旨在捕捉各单独模态之间的依赖关系，并据此推断出整个系统的潜在结构。这有助于提高对新情况的泛化能力以及鲁棒性。 - **迁移/元学习框架**：此类技术允许从其他领域获取先验知识或参数初始化方案，进而加速适应目标域内的变化趋势；特别是在资源受限条件下尤为有用。具体到MATLAB中的实现方式之一是在`Weakly-Supervised Multi-view Multi-instance Multi-label Learning`中采用协作矩阵因子化的手段解决多视角问题。 ```matlab % 假设X为一个多视图数据集，其中每一列代表不同的视图 % Y为目标变量矩阵 % 使用CMF函数进行协同矩阵分解 [W,H,V,err] = cmf(X,Y); ``` ### 应用场景不完全多模态学习的应用非常广泛，涵盖了图像检索、情感分析、医疗诊断等多个方面： - **多媒体信息系统**：整合来自文本描述、音频片段及视觉内容等多种渠道的信息，构建更加全面的内容理解平台； - **健康监测设备**：结合可穿戴传感器收集的心率变异性(HRV)、皮肤电反应(GSR)等生理指标与日常活动记录一起评估个体的心理状态； - **自动驾驶汽车感知模块**：融合激光雷达(LiDAR)，摄像头视频流以及其他车载传感装置所获得的空间位置坐标系下物体检测结果，确保行驶安全可靠。

阅读全文

deep multimodal learning a survey on recent advances and trends

a survey on multimodal large l

Incomplete Multimodal Learning

相关推荐

Recent Advances in Deep Learning: An Overview

A Survey on Deep Learning for Multimodal Data Fusion

recent developments in deep neural networks

Recent Advances and Trends in Multimodal Deep Learning A Re

Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning

Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning最新智能医疗专著

Multimodal tag localization based on deep learning

Multimodal Deep Learning

Multimodal Deep Learning.pdf

Deep Learning and Multimodal Fusion of 3D Point Cloud

Doubly Semi-supervised Multimodal Adversarial Learning for Classification, Generation and Retrieval

Deep Multimodal Subspace Clustering Networks.pdf

A survey on VQA_Datasets and Approaches.zip

RESPONSE TO NAME: A DATASET AND A MULTIMODAL MACHINE LEARNING FRAMEWORK TOWARDS AUTISM STUDY

Heterogeneous multimedia cooperative annotation based on multimodal correlation learning

a hybrid method for traffic flow forecasting using multimodal deep learning

Foundations & trends in multimodal machine learning: Principles, challenges, and open questions

Orthogonal Sequential Fusion in Multimodal Learning

大家在看

ansible-role-kubernetes：Ansible角色-Kubernetes

volume-visualization

波特率任意设 串口调试助手

AIPEX练习手册

爬取招行外汇网站数据.pdf

最新推荐

造纸机变频分布传动与Modbus RTU通讯技术的应用及其实现

Visual C++.NET编程技术实战指南

HarmonyOS内核深度探秘：优化自由行旅游系统的策略

tkinter模块所有控件

局域网五子棋游戏：娱乐与聊天的完美结合

自由行旅游新篇章：HarmonyOS技术融合与系统架构深度解析

足底支撑相到达73%是什么问题

宾馆预约系统开发与优化建议

HarmonyOS在旅游领域的创新：揭秘最前沿应用实践

数据架构师需要具备什么能力

波特率任意设串口调试助手