多模态(multi-modal)和多视图(multi-view)有什么区别?

本文解析了多视图与多模态数据的概念,对比了两者之间的关键区别,通过实例说明了多视图是指同一对象的不同表现形式,而多模态则涉及不同形态数据之间的关联。
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简单来说 multiview一般指同一个对象不同的表现形式。比如一个3D物体不同角度或者不同频谱下的成像图像。

multimodality指不同模态,它们所表现的可能是不同的对象,但之间有联系。比如文本和对应的音视频。这两者之间最关键的区别是后者可能不是描述完全一样的物体或对象,所以往往需要有个预对齐或者建立两者间的对应关系,既correspondence

以看电视为例,A在看视频,B在听声音,C在看字幕,ABC接收的数据放在一起叫做多模态;

A在近处正对着看,B在远处看,C在左边看,D在右边看,ABCD接收的视觉信息放在一起叫做多视图。

当然在具体使用时可能不会刚好这样区分,例如有的采用不同网络或者特征提取器处理过的原始输入得到的结果也会称为多模态数据。最主要还是看当前各路数据是否存在本质上的形态区别。

参考
https://www.zhihu.com/question/364465426
https://zhuanlan.zhihu.com/p/473760099

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提供的参考引用中未涉及在多模态多视图机器感知中使用弹性融合的flex自适应任务批量调度(Multi - Modal Multi - View Machine Perception: flex Adaptive Task Batch Scheduling with Elastic Fusion)的相关内容,因此无法根据引用回答该问题。但从一般性知识来看,多模态多视图机器感知结合弹性融合的自适应任务批量调度是一个前沿的研究方向。 在多模态多视图机器感知里,系统会处理来自多个传感器、多种模态的数据,如视觉、听觉、触觉等。弹性融合则意味着系统能够根据不同的任务需求、数据特性环境条件,动态地调整融合策略。flex自适应任务批量调度是指系统可以根据任务的实时状态、资源使用情况以及不同模态数据的特点,灵活地对任务进行批量调度,以提高系统的整体性能效率。 例如,在一个智能监控系统中,系统可能会同时接收视频、音频等多模态数据。当检测到异常事件时,系统可以根据事件的紧急程度、数据处理的优先级等因素,弹性地融合不同模态的数据,并自适应地调度任务进行处理,以快速准确地识别响应异常情况。 ### 代码示例 以下是一个简单的伪代码示例,用于说明这种调度的基本逻辑: ```python # 模拟多模态数据任务 multimodal_data = { 'vision': [data1, data2, ...], 'audio': [data3, data4, ...], # 其他模态数据 } # 模拟任务队列 task_queue = [task1, task2, ...] # 弹性融合自适应调度函数 def elastic_fusion_and_scheduling(multimodal_data, task_queue): # 根据数据任务情况动态调整融合策略 fusion_strategy = adjust_fusion_strategy(multimodal_data, task_queue) # 融合多模态数据 fused_data = fuse_data(multimodal_data, fusion_strategy) # 自适应调度任务 scheduled_tasks = schedule_tasks(fused_data, task_queue) return scheduled_tasks # 执行调度 scheduled_tasks = elastic_fusion_and_scheduling(multimodal_data, task_queue) ```
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