我们将解决缺失模态问题的模态增强方法分为两类,针对模态层次上的原始数据。第一类是模态组成方法,该方法使用零值/随机值、从相似实例中直接复制的数据,或通过检索算法获得的匹配样本,与缺失模态样本组合形成全模态样本。第二类是模态生成方法,它...
这篇论文提出了深度多模态学习中的缺失模态处理方法(MLMM),用于解决多模态学习中模态缺失的问题。具体来说, 模态增强:在原始数据层面处理缺失模态问题,分为模态组合方法和模态生成方法。 模态组合方法:使用零/随机值替换缺失模态数据,或通过检索算法从相似实例中复制数据来填补缺失模态。 模态生成方法:使用生成对抗网络(...
为了应对以上挑战,作者在更一般的模态不完整场景下研究多模态Transformer ,其中任何数据样本中都可能出现各种模态缺失的情况,例如,在训练或测试期间可能同时存在纯文本和纯图像数据。特别是,为了减轻对整个Transformer 进行微调的计算开销,提出了一种基于提示学习的技术,设计缺失感知提示为两种形式:1)输入级,2)注意级提示学...
首先,最简单的处理方法是直接删除具有缺失模态数据的样本。这种方法的优点是简单快速,不需要进行额外的处理步骤。然而,直接删除样本可能导致数据集的缩小,从而降低了模型的训练效果。因此,如果缺失模态数据的样本比例较大,这种方法可能不太适用。 其次,一种常见的处理方法是使用插值技术估计缺失模态数据。插值方法有多种,...
本文深入探讨了多模态实体对齐中的视觉模态缺失、不确定性和模棱两可性挑战,并提出了一种新型的多模态实体对齐方法——UMAEA。通过多尺度模态混合和循环缺失模态想象技术,UMAEA模型有效减轻了模态不完整和噪声的负面影响,实现了高效、准确的多模态实体对齐。希望本文能够为读者提供有益的参考和启示,推动多模态技术在实际...
4. 激振器工作过程中的故障,如电源故障、振动器件老化等,也可能会导致反向模态缺失。 四、结论 本文分析了激振器反向模态缺失的原因,指出了激振器设计、材料选择、使用环境和故障等多种因素可能导致反向模态缺失。为了充分发挥反向模态在激振器中的应用价值,需要对激振器进行科学合理的设...
《统一多模态图像合成用于缺失模态插补》 01 文献速递介绍 多模态医学图像因其能够提供互补的软组织特征和诊断信息,被广泛应用于疾病筛查和诊断。例如,常见的磁共振(MR)序列包括T1加权、T2加权、后对比T1加权(T1Gd)和液体衰减反转恢复(FLAIR)图像,每种都被视为突显特定解剖和病理的独特模态。在临床上,经常使用多种...
1. 扩展了多模态学习场景，考虑了训练和测试中多种模态缺失的可能性。2. 通过缺失感知提示仅微调少量参数，有效应对预训练Transformer的大型化带来的计算负担。3. 对比了输入级和注意级提示，发现输入级提示通常效果更好，但注意级提示对数据集更敏感。方法部分，研究者构建了一个模型框架，以ViLT预训练...
1.构建病人-模态图 为了解决缺失模态的挑战,构建了患者-模态图。当患者有某个模态的数据时,它们之间连一条边。这种动态图结构促进模态和患者之间有效的信息传递。 2.“共有且一致”的对比损失 为了解决模态崩溃问题和缺少标签的挑战,引入了“共有且一致”的对比损失。无监督的对比目标鼓励相同患者不同模态拥有更加...
先前的研究表明,结合不同模态之间的互补信息有助于生成有价值的语义。当前的工作主要遵循所有模态在训练和推理阶段都可用的假设。然而,在实际应用中,受安全考虑、背景噪音以及传感器限制等因素影响,不可避免地存在模态缺失的情况,显著限制...