多模态人工智能

多模态人工智能 (Multimodal AI) 通常涉及各种类型的数据(例如,图像、文本或从不同传感器收集的数据)、特征工程(例如,提取、组合/融合)和决策。随着架构变得越来越复杂,多模态神经网络可以将特征提取、特征融合和决策过程集成到一个模型中。这些过程之间的界限越来越模糊。融合所基于的传统多模态数据融合分类法(例如,早期/晚期融合)已不再适合现代深度学习时代。因此,基于所使用的主流技术,本文提出了一种新的细粒度分类法,将最先进 (SOTA) 模型分为五类:编码器-解码器方法注意力机制方法图神经网络方法生成神经网络方法和其他基于约束的方法。大多数现有的多模态数据融合综述仅关注一项特定任务,结合两种特定模态。与其他方法不同,本综述涵盖了更广泛的模态组合,包括视觉 + 语言(例如视频、文本)、视觉 + 传感器(例如图像、激光雷达)等,以及它们对应的任务(例如视频字幕、物体检测)。此外,还提供了这些方法之间的比较,以及该领域的挑战和未来方向

研究动机及贡献图 4. 传统分类法将融合方法分为三类。

多模态数据融合方法传统上分为四类,如图4所示,包括早期融合、中期融合、晚期融合和混合融合:

(1)早期融合:将从每种模态获得的原始数据或预处理数据融合在一起,然后发送到模型;

(2)中期融合:将从不同模态提取的特征融合在一起,并发送到模型进行决策;

(3)后期融合(也称为“决策融合”):将从每种模态获得的单独决策融合在一起形成最终预测,例如多数投票或加权平均值,或基于单独决策的元 ML 模型。

(4)混合融合:早期、中期和晚期融合的组合。随着大量多模态数据的出现,对更先进的方法(VS 精心挑选的融合方式)的需求空前增长。

然而,这种传统的融合分类只能为多模态数据融合提供基本指导。为了从多模态数据中提取更丰富的表征,DNN 的架构变得越来越复杂,不再单独、独立地从每个模态中提取特征。相反,表征学习、模态融合和决策在大多数情况下是交织在一起的。因此,无需精确指定多模态数据融合发生在网络的哪个部分。融合多模态数据的方法已经从传统的显式方法(例如早期融合、中期融合和后期融合)转变为更隐式的方法。

图5.本文提出的深度多模态数据融合模型的细粒度分类图。

因此,本文对深度多模态数据融合进行了全面的概述和分类。本综述的贡献有三方面:

  • 提供了一种新颖的深度多模态数据融合模型的细粒度分类法,不同于现有的根据早期、中期、晚期和混合融合等传统分类法对融合方法进行分类的调查。文中探索了最新进展,并将 SOTA 融合方法分为五类:编码器-解码器方法、注意力机制方法、GNN 方法、GenNN 方法和其他基于约束的方法,如图5所示。

  • 对由各种模态组成的深度多模态数据融合进行了全面的回顾,包括视觉+语言、视觉+其他传感器等。现有的综述通常侧重于单一任务(如多模态物体识别)和两种模态的一种特定组合(如 RGB+深度数据),而本综述的范围更广,涵盖了各种模态及其相应的任务,包括多模态物体分割、多模态情感分析、VQA 和视频字幕等。

  • 探索了深度多模态数据融合的新趋势,并比较和对比 SOTA 模型。一些过时的方法,如深度信念网络,被排除在本综述之外。然而,大型预训练模型,即深度学习的后起之秀,被纳入了本综述中,例如基于 Transformer 的预训练模型。

基于编码器-解码器的融合方法

由于编码器-解码器模型网络架构具有强大的表示学习能力和良好的灵活性,近年来编码器-解码器被越来越多的深度多模态数据融合模型采用。基于模态和任务的差异,多模态数据融合模型的架构差异很大。本文总结了编码器-解码器融合方法的一般

### 多模态AI的技术原理 多模态人工智能(Multimodal AI)是一种能够同时处理和理解来自文本、图像、语音、视频等种模态信息的智能系统。其基本原理是通过整合不同模态的数据,使模型在感知、理解和决策方面更接近人类的认知能力。深度学习技术的发展为多模态AI提供了强大的支持,尤其是在特征提取、表示学习和模态融合方面。 传统的AI系统通常依赖于单一模态的数据,如文本、图像或音频。而多模态AI则通过结合种数据类型,能够在更复杂的场景下提供更智能的解决方案。例如,在自然语言处理中,将视觉信息与文本结合可以提升语义理解的准确性;在自动驾驶领域,将图像、雷达和激光雷达数据融合有助于提高环境感知的可靠性[^1]。 ### 模态融合技术 多模态融合技术是多模态AI的核心组成部分之一,它涉及如何有效地结合来自不同模态的信息。常见的融合方法包括早期融合(early fusion)、晚期融合(late fusion)以及中间融合(intermediate fusion)。早期融合是在输入层面上直接拼接不同模态的数据,晚期融合则是分别处理每个模态后再进行结果集成,而中间融合则是在网络的隐藏层进行信息交互。每种方法都有其适用场景和技术挑战[^2]。 ### 应用场景 多模态AI的应用范围广泛,涵盖了医疗诊断、自动驾驶、人机交互、安防监控等个领域。以医疗AI为例,它可以通过分析CT扫描图像与病历记录来辅助医生做出更准确的诊断决策;而在自动驾驶汽车中,多模态系统利用摄像头、雷达和其他传感器提供的数据,实现全天候的道路状况监测和行人识别功能[^5]。 ### 代码示例:构建简单的多模态AI系统 以下是一个简化的Python代码片段,展示了如何使用Keras框架创建一个基础版本的多模态神经网络模型。该模型接受两种类型的输入——文本和图像,并尝试预测输出标签。 ```python from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense, concatenate from keras.applications import VGG16 # 文本分支 text_input = Input(shape=(100,), name='text_input') x = Dense(64, activation='relu')(text_input) # 图像分支 image_input = Input(shape=(224, 224, 3), name='image_input') vgg_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)(image_input) y = Flatten()(vgg_model) y = Dense(64, activation='relu')(y) # 合并两个分支 combined = concatenate([x, y]) z = Dense(32, activation='relu')(combined) output = Dense(1, activation='sigmoid', name='output')(z) model = Model(inputs=[text_input, image_input], outputs=output) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 这段代码定义了一个包含两个独立分支的模型:一个是用于处理文本数据的全连接层,另一个是基于预训练VGG16架构的卷积神经网络,专门用来处理图像数据。最后,这两个分支被合并起来并通过额外的全连接层传递,最终产生分类结果。
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