对由各种模态组成的深度多模态数据融合进行了全面的回顾,包括视觉+语言、视觉+其他传感器等。现有的综述通常侧重于单一任务(如多模态物体识别)和两种模态的一种特定组合(如 RGB+深度数据),而本综述的范围更广,涵盖了各种模态及其相应的任务,包括多模态物体分割、多模态情感分析、VQA 和视频字幕等。 探索了深度多模态...
多模态数据融合是指将来自不同传感器或不同模态的数据进行整合和融合,以获取更全面、准确的信息。常见的多模态数据包括图像、视频、语音、文本等。通过对这些不同类型的数据进行联合分析和处理,可以提高信息的可靠性和准确性。 二、多模态数据融合方法 1. 特征级融合 特征级融合是指将来自不同模态的特征进行组合和整...
如何利用低质量的多模态数据进行融合也是一个未来的研究方向 数据高效表示学习关注于用较少的数据(标记或未标记)学习有用的表示,如贯穿本论文所讨论的,这对于具有有限数据可用性的应用可能特别重要;标记有效表示学习关注于学习对训练数据具有很少或没有人工注释的有用表示。 主要包括四部分 自增强(SelfAugment):用于...
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...
多模态数据融合技术作为人工智能领域的重要发展方向之一,正逐步改变着我们的生活方式。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,多模态数据融合将在更多领域发挥重要作用。未来,我们可以期待更多创新性的融合方法和应用场景的出现,为人工智能技术的发展注入新的活力。 通过本文的介绍,相信读者对多模态数据融合技术有了更加...
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。
4、将多分类器风险评分与TCGA数据集中的其他生物标志物相结合 在TCGA数据集中基于CIMP、DNA甲基化、mRNA和microRNA分析定义了几种 pRCC簇。此项研究将这些基于分子簇的分析与TCGA集中的多分类器风险评分进行了比较,发现多分类器风险评分在预测RFS方面比任何基于分子簇的方法都更准确。然后根据患者的肿瘤是否具有 CIMP...
为了更好地利用这些数据,多模态数据融合技术应运而生。本文将从多个方面介绍多模态数据融合技术。 二、什么是多模态数据融合技术 1. 多模态数据的概念 多模态数据是指来自不同来源、不同形式、不同领域的数据,包括图像、语音、视频等。 2. 多模态数据融合的定义 多模态数据融合是将来自不同来源、不同形式、不同...
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...
三、多模态数据融合的挑战 (一)数据特征的差异性 不同模态的数据具有不同的特征表示和数据结构。分子结构数据通常以原子坐标、化学键连接矩阵等形式表示,是一种具有空间几何特征的结构化数据。光谱数据则是一系列离散的波长 - 强度数据点,是一种基于物理现象的信号数据。反应条件数据多为数值型或分类数据,如温度是数...