多模态+小样本杀疯了！CLIP+Transformer双剑合璧，再登顶会

多模态+小样本杀疯了！CLIP+Transformer双剑合璧，再登顶会

当多模态遇上小样本：人工智能的下一个破局点来了！

数据饥渴"与"模态富矿"的矛盾，正是多模态小样本学习（Multimodal Few-Shot Learning）致力攻克的科学难题。作为AI领域冉冉升起的新星，该方向通过模拟人类多感官协同认知机制，在有限样本中萃取跨模态关联，正掀起医疗诊断、机器人交互、智能安防等领域的技术革新浪潮。

这个方向巧妙融合了双重技术红利：多模态学习突破单一数据维度，让模型像人类一样"视听嗅触"协同感知；小样本学习则在数据饥渴环境下，赋予AI举一反三的元学习能力。两者的化学反应，正在催生新一代更接近人类认知范式的智能系统。其技术魅力在于双重破壁：一方面，多源信息互补能显著缓解小样本的数据稀疏困境（如利用语音描述增强图像特征表示）；另一方面，小样本框架为多模态对齐提供了轻量化解决方案（如原型网络实现跨模态特征蒸馏）。

当前技术演进呈现三大趋势：跨模态原型蒸馏增强特征鲁棒性、图神经网络与Transformer的深度融合构建认知图谱、元学习框架下的动态模态权重分配。

本文整理了【8篇】多模态+小样本方向的最新方案，都是大佬团队出品，开源的都附上了代码方便复现，希望能给各位的论文加加速。

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【论文1】《Multimodal Prototype-Enhanced Network for Few-Shot Action Recognition》

 

方法介绍

该文献提出了一种多模态原型增强网络（MORN），用于少样本动作识别。

在视觉流部分，MORN使用CLIP视觉编码器对视频帧进行编码，获取视频特征，然后通过TRX模块计算得到视觉原型。对于文本流，MORN利用冻结的CLIP文本编码器对标签文本进行编码，获取文本特征，并通过语义增强模块和膨胀操作得到文本原型。为了融合两种模态的信息，MORN设计了多模态原型增强模块（MPE），将视觉原型和文本原型通过加权平均等方法进行结合，形成更具代表性的多模态原型。

此外，为了评估原型的质量，文献还定义了原型相似性差异（PRIDE）指标，通过计算原型与真实原型的相似性差异来衡量其类别区分能力，并将PRIDE融入训练过程以进一步提升模型性能。

创新点

• 多模态原型增强策略：结合视频和标签文本两种模态的信息来增强原型，弥补单一模态的局限性，尤其在少样本场景下能提供更丰富的语义信息，提升模型性能。

• 语义增强模块与多模态原型融合：引入语义增强模块挖掘文本特征中的语义信息，通过多模态原型增强模块将视觉原型和文本原型有效融合，形成更具判别力的多模态原型。

• PRIDE指标的应用：PRIDE不仅用于量化评估原型质量，还能作为损失函数的一部分融入训练过程，进一步提升模型性能，这在以往研究中较少涉及。

• 模型的通用性和有效性：MORN框架适用于多种基线模型，如STRM和TRX，且在多个数据集上均取得显著性能提升，证明了其方法的通用性和有效性。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2212.04873

【论文2】《Global contextual representation via graph-transformer fusion for hepatocellular carcinoma prognosis in whole-slide images》

方法介绍

本研究从TCGA-LIHC数据库选取362张WSI，涵盖355名HCC患者，经过去除背景区域和伪影、分割成小块等预处理后，使用ResNet50模型提取特征，构建WSI-Graph。TransGNN模型结合GNN模块和Transformer模块，前者通过GIN结构学习图结构，后者通过多头自注意力机制捕捉全局上下文信息。模型训练采用基于Cox回归的损失函数，使用PyTorch框架在NVIDIA RTX A6000 GPU的Linux系统上实现，数据按7:3比例分为训练集和测试集，并采用5折交叉验证策略。

模型评估使用多种指标和方法，包括C-Index、时间依赖的ROC曲线和AUC值、Kaplan-Meier生存曲线、单变量和多变量Cox回归分析等，还进行了不同放大倍数的病理图像实验和模型可视化解释。这种研究方法创新地结合了GNN和Transformer模块，构建了TransGNN框架，通过WSI-Graph准确反映组织块间的空间关系和拓扑结构，采用适合生存分析任务的损失函数，并通过多尺度放大倍数实验和模型可解释性探索，为HCC预后分析提供了更准确、全面的解决方案。

创新点

• 模型架构创新：首次将GNN模块和Transformer模块相结合，形成TransGNN框架，用于HCC预后分析。

• WSI-Graph构建策略：提出了一种基于WSI前景区域信息的图构建方法，将每个小块视为图的节点，并根据其在原始WSI中的实际空间位置构建邻接矩阵，确保了图结构能够准确反映组织块间的空间关系和拓扑结构。

• 损失函数设计：针对生存分析任务的特点，采用了基于Cox回归的负对数部分似然函数作为损失函数，能够有效地处理被截尾的生存数据，充分利用患者的观察时间和截尾指示信息。

• 多尺度放大倍数实验：通过在不同放大倍数（10×、20×、40×）的病理图像上进行实验，分析了放大倍数对模型性能的影响，发现较低放大倍数下模型对整体空间结构信息更敏感，为后续研究中选择合适的图像放大倍数提供了参考，有助于进一步优化模型性能和提高计算效率。

• 模型可解释性探索：利用Graph-CAM技术对TransGNN模型进行可视化解释，能够直观地展示模型在预测HCC风险评分时对不同组织区域的关注程度，为病理学家提供了理解模型决策过程的工具。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0895611124000557

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