【二区及以上】19篇高分多模态特征融合套路拆解！

原创 于 2025-08-29 16:53:53 发布 · 542 阅读 · 4 ·
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#深度学习 #人工智能 #多模态特征融合 #论文创新点

多模态特征融合，通过将不同模态的数据特征进行结合，在提高模型的信息处理和理解的能力、鲁棒性和泛化性方面，性能优越。

也因此，其成为了各顶会、顶刊的香饽饽！像是发表于Nature子刊的MMFF，检测准确率高达97％；被CVPR收录的ABAW5，则在多模态情感分析任务中，性能提升84％……

目前热门的融合方法主要有：数据层融合、特征层融合、决策层融合、混合级融合以及模型级融合。

为让大家能够对该方向有全面深度入地理解，落地到自己的文章里，快速涨点，我给大家准备了19种前沿创新思路，原文和源码都有，一起来看！

论文原文+开源代码需要的同学看文末

论文：Multimodal and multiscale feature fusion for weakly supervised video anomaly detection
内容
该论文介绍了一种用于弱监督视频异常检测的新方法，该方法融合了多模态和多尺度特征，首先利用预训练的I3D网络从RGB和光流片段中提取外观和运动特征，然后通过注意力去冗余（AD）模块过滤掉与任务无关的冗余信息。

论文：Multimodal Feature Extraction and Fusion for Emotional Reaction Intensity Estimation and Expression Classification in Videos with Transformers
内容
该论文介绍了一种基于Transformer的方法，用于处理2023年ABAW挑战赛中的两个子挑战：情感反应强度（ERI）估计挑战和表情分类挑战。该

最低0.47元/天 解锁文章
在类似internVL或者QwenVL或miniCPM这类的多模态任务重，怎们单单进行图像标准训练？ 请说明训练细节和步骤
强化学习曾小健
07-30 2549
在单单图像标准训练中，通常会冻结语言模型（LLM）的参数，只训练与图像处理相关的组件（如视觉编码器）。
DeepSeek 深度强化学习引擎在多智能体系统中的应用实战：策略学习与推理决策融合路径全解
最新发布
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-24 959
在传统智能体架构中，行为决策大多基于静态规则或模版，但在复杂、动态、多步骤的任务中，这种方法无法满足智能体的进化需求。**强化学习（RL）提供了一种策略优化的通用解法，而 DeepSeek 则是多智能体系统中极具代表性的强化学习引擎。** 本篇将以工程实践为核心，解析 DeepSeek 的策略学习架构、训练流程与多 Agent 推理融合方法，讲透如何在实际系统中部署一个“会学习的 Reasoner”，并实现从经验中优化 Agent 行为策略。
Multimodal Fusion（多模态融合）
热门推荐
nakaizura
03-28 20万+
Jeff Dean：我认为，2020年在多任务学习和多模态学习方面会有很大进展，解决更多的问题。我觉得那会很有趣。 多模态融合 （Multimodal Fusion） 一般来说，每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态（Modality），目前研究领域中主要是对图像，文本，语音三种模态的处理。之所以要对模态进行融合，是因为不同模态的表现方式不一样，看待事物的角度也会不一样，所以存在一些交叉（所...
多模态融合（Multimodal Fusion）
gaesarGatt的博客
12-08 7903
（Multimodal Fusion）是指将来自不同模态（如图像、文本、语音、传感器数据等）的信息进行整合、联合分析和处理，以便全面理解、推理和应用这些数据。多模态融合是人工智能、计算机视觉、自然语言处理、机器人学等领域的核心技术之一，具有广泛的应用前景，尤其在自动驾驶、智能机器人、智能医疗、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等领域得到了重要应用。
二区及以上！19篇高分多模态特征融合套路拆解！看到就是赚到
2401_88190197的博客
11-19 675
在提高模型的信息处理和理解的能力、鲁棒性和泛化性方面，性能优越。也因此，其成为了各顶会、顶刊的香饽饽！像是发表于Nature子刊的MMFF，检测准确率高达97％；被CVPR收录的ABAW5，则在多模态情感分析任务中，性能提升84％……目前热门的融合方法主要有：数据层融合、特征层融合、决策层融合、混合级融合以及模型级融合。为让大家能够对该方向有全面深度入地理解，落地到自己的文章里，快速涨点，我给大家19种，一起来看！论文原文+开源代码需要的同学看文末。
多模态融合 Multimodal Fusion
Slientsake的博客
06-23 3万+
多模态机器学习MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习理解并处理多种模态信息。包括多模态表示学习Multimodal Representation，模态转化Translation，对齐Alignment，多模态融合Multimodal Fusion，协同学习Co-learning等
多模态特征融合方法总结
华辰烟雨的博客
06-20 9万+
由于本人的研究是文本、语音和图像三者模态数据的融合，所以针对的是这三种模态的特征融合方法进行总结。 首先，多模态特征融合的方法大体分为三种
YOLOv8架构深度拆解：Anchor-free设计背后的4大核心优势
# YOLOv8 架构深度拆解与实战调优：从理论突破到工业落地 在计算机视觉的演进长河中，目标检测始终是连接感知与理解的核心枢纽。从 R-CNN 的慢速精雕细琢，到 Faster R-CNN 的端到端整合，再到 YOLO 系列开创的“单...
面向深度学习的多模态融合技术研究综述
关于我的学习记录
12-12 1万+
多模态融合的主要目标是缩小模态间的异质性差异，同时保持各模态特定语义的完整性，并在深度学习模型中取得较优的性能。
一文搞懂多模态学习（多模态融合 + 跨模态对齐）
2301_76168381的博客
03-05 6256
跨模态对齐是指利用各种技术手段，使不同模态的数据（例如图像、文本、音频等）在特征、语义或表示层面上能够达到匹配与对应。
多模态特征融合新突破！5大方法刷新顶会SOTA！
学姐带你玩AI的博客
03-15 8199
多模态融合可以应用于情感分析、身份验证、行为识别等多个领域，实现更精确的预测和判断。这其中，特征融合是多模态数据处理的核心环节，它不仅能够提高模型的性能，还能够增强数据的表达力，让模型能够更好地理解和处理现实世界中的复杂问题。因此，为帮助同学们深入了解该方向，获得论文灵感，本文介绍，并附上每种方法的，开源代码也整理了，方便各位理解并实践。论文与代码需要的同学看文末。
Nature收割机！多尺度特征融合简直“杀”疯了
2401_88556812的博客
11-27 3052
例如，一种网络通过多尺度的注意力特征融合来处理复杂的任务。通过使用预训练的血管掩码作为先验知识，利用病变和血管之间的相关性，减少了复杂眼底结构引起的病变检测模糊性，提升了模型的准确性，实验结果在DDR和IDRiD数据集上表现出优于其他先进模型的性能。利用全局信息获取外观和运动特征的重要性权重，通过为更重要的模态特征分配更高权重，为较不重要的模态特征分配更低权重，自适应地融合不同模态的特征。通过动态选择不同尺度的特征进行融合，提高了多尺度特征融合的灵活性和融合特征的一致性，解决了不同尺度特征之间的冲突问题。
多模态融合技术及应用
eso1983的博客
02-04 6386
多模态融合（Multimodal Fusion）是指将来自不同模态（如文本、图像、音频、视频、传感器数据等）的信息进行整合和协同处理的技术。其核心目标是，广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、人机交互等领域。
多模态信息融合研究
Drug discovery
06-28 5344
多模态信息融合研究：多模态融合fusion的各种操作：
图像处理的多模态融合：结合不同类型的数据
AI天才研究院
12-31 4572
图像处理的多模态融合是一种将多种类型的数据结合在一起的方法，以提高图像处理任务的准确性和效率。这种方法在计算机视觉、人工智能和机器学习领域具有广泛的应用。在这篇文章中，我们将讨论多模态融合的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型。我们还将通过具体的代码实例来解释这些概念和方法。
多模态融合相关概念
weixin_43921949的博客
11-02 6957
多模态图像融合
多模态图像融合技术简介
weixin_52335146的博客
01-19 1万+
TLGAN主要解决的问题，现有的红外和可见图像融合方法主要处理全局图像的信息融合，只有少数方法提出目标级图像融合策略，这种目标级图像融合方法启发了新的融合思想，增强了对后续高级视觉任务的支持。基于深度学习的融合方法大概可以分为四类，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的融合方法，基于编码器和解码器的融合方法，基于生成对抗网络（Generative adversarial network, GAN）的融合方法，基于多任务联合的融合方法。
多模态融合技术综述和应用
qq_36523203的博客
12-03 3万+
文章目录多模态技术基础1，多模态融合架构（神经网络模型的基本结构形式）1.1联合架构1.2协同架构1.3编解码架构（自监督）2，多模态融合方法2.1早期融合2.2 晚期融合2.3混合融合3，模态对齐方法3.1显式对齐方法3.2隐式对齐方法4，开放数据与资源应用1：多模态摘要（综合多模态信息生成内容摘要）多模态摘要种类多模态表示基础多模态中的注意力机制多模态词表示（用非语言特征：视频、音频调整词语的表示 ）教学型视频摘要多模态新闻摘要论文 Multi-model Summarization for Async
多模态融合方式
金石软件
12-13 2952
在早期融合中，我们会在模型的前期阶段将不同模态（如图像和文本）的特征进行融合。通常这种方式涉及对各个模态的特征进行提取，然后将它们组合成一个统一的特征向量，再交给神经网络进行进一步的处理。晚期融合方法通过独立处理每种模态（图像和文本）并在最后融合它们的预测结果，能够在保持模态独立性的同时提高模型的多模态处理能力。PyTorch代码示例展示了如何实现一个简单的图像和文本的晚期融合模型，其中使用了加权平均来进行最终的决策融合。3.混合融合（Hybrid Fusion）
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