如图2 所示,首先为 M 个模态任务分配 M^2 − 1 个提示(例如,为视觉语言任务分配 3 个缺失感知提示),并根据缺失模态的类型将它们添加到输入中. 给定一个具有 N 个连续 MSA 层的预训练多模态Transformer f_θ,我们将第 i 个 MSA 层的输入嵌入特征表示为 h^i ∈ R^L×d, i = 1, 2, ..., N,...
本发明公开了一种面向模态缺失的多模态融合处理方法、电子设备、介质,所述方法包括:获取第一模态数据和与其一一对应的第二模态数据;将第一模态数据和第二模态数据输入至预先训练好的业务预测模型,得到业务预测值;其中,业务预测模型的执行过程包括:对第一模态数据进行特征提取,得到第一模态特征;当第二模态数据存在时,对...
在多模态融合的挑战中，一项最新研究《Multimodal Prompting with Missing Modalities for Visual Recognition》, CVPR, 2023, 提出了一种创新方法，处理在多模态数据中普遍存在的模态缺失情况。不同于其他论文，该研究专注于不同模态的普遍缺失，不论是在训练还是测试阶段，且不论缺失的是数据样本还是特定模...
有一定道理,因为很多东西的确重复浪费,但是个级别微调还是有差距和不同的,的确业内要尽量减少重复建设,和必须立即马上进行互相兼容融合,这些是必须和正确的。还有目前大模型困在一个点上,的确大模型数据更多,涌现更好,思路更加开阔,是未来方向,但是未来方向必然是各种模式和小模型组合的多耦合多模态多点群分布式处理模式...
有一定道理,因为很多东西的确重复浪费,但是个级别微调还是有差距和不同的,的确业内要尽量减少重复建设,和必须立即马上进行互相兼容融合,这些是必须和正确的。还有目前大模型困在一个点上,的确大模型数据更多,涌现更好,思路更加开阔,是未来方向,但是未来方向必然是各种模式和小模型组合的多耦合多模态多点群分布式处理模式...