多模态融合的巅峰对决：用可解释性征服CVPR 2025！

原创于 2025-08-01 09:56:56 发布 · 769 阅读

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#人工智能 #机器学习 #深度学习 #计算机视觉 #数据挖掘 #神经网络 #cnn

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有人问可解释的多模态融合到底是不是坑？答曰：卷，但机会犹存。根据CVPR 2025的投稿数据，多模态与可解释性结合已经成为三大热门研究方向之一，而工业界对可解释性的需求同样迫切。这表明，可解释的多模态融合不仅需求爆炸，痛点深重，而且非常值得深入研究。

然而，对于研究人员来说，目前单纯依赖“可解释后处理”的方法已经越来越难以在顶级会议上发表。未来的研究必须将可解释性设计到模型的底层架构中。发文思路推荐：架构创新 > 垂直应用 > 后处理工具。创新点可以着力于关系推理、具身解释、边缘部署等方向。说白了，就是找到工业界的痛点，用可解释性来解决它们。

接下来，我们将拆解三篇最新的相关论文，看看它们是如何在可解释的多模态融合领域中找到创新点并解决实际问题的。

Adaptive User-centered Neuro-symbolic Learning for Multimodal Interaction with Autonomous Systems

方法：

文章首先分析了驾驶员在多模态交互任务中的行为差异，利用这些差异进行用户聚类和系统自适应优化；其次，构建了一个端到端的多模态融合框架，通过系统传感器持续监测用户行为，学习模态间的依赖关系；最后，提出了基于用户反馈的持续学习方法，通过显式和隐式反馈不断调整模型，以适应用户行为的变化，从而提高系统的可靠性和用户信任。

创新点：

提出了结合显式和隐式教学的多模态输入输出框架，通过人类在循环和增量学习技术，让自主系统像人类一样学习。
强调了个性化和自适应的重要性，提出了基于用户行为和反馈的个性化模型生成方法，通过转移学习和增量学习实现用户特定任务的性能优化。
结合神经符号学习，将神经网络的感知能力与符号推理的可解释性相结合，克服了单一学习方法的局限性，为复杂问题提供更有效的解决方案。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2309.05787

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Advancing Pain Recognition through Statistical Correlation-Driven Multimodal Fusion

方法：

文章首先利用统计推断和假设检验来探索不同模态与目标变量（疼痛状态）之间的关系，识别出对疼痛识别最有信息量的特征。其次，通过动态调整不同模态的贡献权重，基于统计显著性构建了一个多模态数据融合框架，实现了对疼痛行为的详细建模。最后，通过在多种深度学习架构上验证该方法的性能，证明了其优越性和广泛的适用性，同时为医疗领域的可解释人工智能提供了新的分析工具。

创新点：

将数据驱动的统计相关性权重整合到融合策略中，有效利用了来自不同模态的互补信息，提升了疼痛识别的精度。
引入人类中心的运动特征到多模态表示学习中，对疼痛行为进行了详细的建模，增强了模型的可解释性和适应性。
提出了一种可定制的框架，根据统计显著性为每个模态分配合适的分类器，推进了个性化和有效的多模态融合。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2404.00320

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When did you become so smart, oh wise one?! Sarcasm Explanation in Multi-modal Multi-party Dialogues

方法：

文章首先基于BART架构，引入MAF模块来整合多模态信息，通过MCA²机制实现文本与音频、视频信号的深度语义交互，生成信息丰富的文本表示。接着，利用GIF机制对这些多模态融合后的信息进行选择性整合，避免噪声干扰，进一步优化模型的输出。最后，通过在WITS数据集上的实验验证，MAF模块在多个文本生成指标上均优于传统的多模态融合基线模型，证明了其在生成讽刺解释方面的优越性和有效性。

创新点：

提出了SED这一新任务，不仅识别讽刺，还能生成自然语言解释，填补了讽刺理解领域的空白。
创建了WITS数据集，包含多模态、多方、代码混合的讽刺对话及其人工标注的解释，为该任务提供了丰富的训练和测试资源。
设计了MAF（Modality Aware Fusion）模块，通过多模态上下文感知注意力（MCA²）和全局信息融合（GIF）机制，有效整合文本、音频和视频信息，显著提升了讽刺解释的性能。