多模态融合+迁移学习，12 篇论文狂刷 SOTA 新高度！

如何攻克复杂数据处理难题，构建更强大、适应性更强的智能模型？不妨着眼于前沿的多模态融合与迁移学习技术。

多模态融合将图像、文本等多元数据信息汇聚整合，为模型训练打造全方位的数据基石；迁移学习则依托预训练模型，赋予新模型在小数据环境下依然卓越的性能表现。二者强强联合，不仅能大幅提升模型在各类复杂任务中的准确率与效率，更能拓展模型在不同场景下的应用边界，增强其泛化能力与可解释性。例如，运用多模态迁移学习的医学图像分类模型，借助PubMedCLIP创新性地融合图像与文本模态，在小数据场景下实现了高精度分类，为医学图像分析开辟新路径。

多模态融合与迁移学习的结合，已然成为学术界与工业界炙手可热的研究方向，在医学影像分析、智能交互系统等诸多领域成果斐然，展现出巨大的创新潜力。

为助力科研工作者在该领域取得突破，我精心梳理了【12篇】多模态融合结合迁移学习的前沿论文，并提炼创新要点，为大家的研究提供灵感和思路。

【论文1】A Multimodal Transfer Learning Approach Using PubMedCLIP for Medical Image Classification

 

1.研究方法

 

论文提出了该研究提出的方法是将图像和疾病标签模板作为输入，利用预训练的 PubMedCLIP 模型对图像和文本分别进行编码，得到相应的向量表示，再通过融合模块将其合并为多模态特征向量，用于疾病分类。

2.论文创新点

 

1. 多模态融合创新：打破传统单模态局限，创新性地将文本与图像模态结合。利用PubMedCLIP对两种模态进行编码融合，充分发挥多模态信息互补优势，为医学图像分类带来更丰富特征，提升模型性能。

2. 小数据表现卓越：借助PubMedCLIP预训练模型，新模型在小数据场景下优势显著。仅需少量训练数据就能实现高精度分类，有效解决医学数据稀缺难题，为资源受限的医学图像分析场景提供可靠方案。

3. 拓展预训练模型应用：首次深入挖掘PubMedCLIP多模态预训练模型在医学图像分类任务中的潜力，突破以往仅使用其图像模态的局限，开创多模态联合应用的新方式，为医学图像分类领域提供新思路和方法。

【论文2】CM3T: Framework for Efficient Multimodal Learning for Inhomogeneous Interaction Datasets

 

1.研究方法

 

论文提出的CM3T（Cross Multimodal Multi-dataset Multitask Transformer），是一种新的与模型无关的插件架构，用于跨学习。以基于 Transformer 的预训练模型为骨干网络，添加多头视觉适配器和前缀调整，仅训练这些插件以适应新任务和数据集；引入跨注意力适配器，用于融合多模态信息，在不改变骨干网络权重的情况下添加新模态。

2.论文创新点

 

• 提出新适配器：多头视觉适配器与传统监督预训练配合良好，突破了现有PETL技术的局限，通过将输入按窗口维度划分，提升了模型在不同输入块上的学习能力。

• 改进多模态学习：跨注意力适配器相比传统多模态方法更易修改，通过存储视觉与其他模态关系实现权重共享，有效捕捉多模态间关系，克服了多模态数据处理的挑战。

• 构建有效框架：CM3T框架结合上述技术和前缀调整逼近方法，在多种数据集上仅用少量可训练参数，就达到甚至超越了当前最优模型的性能。

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