VQA中多模态fusion方式小结

最新推荐文章于 2025-05-23 10:37:00 发布
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#VQA #多模态 #模态融合

本文总结了多模态特征融合方法在视觉问答（VQA）任务中的应用，包括线性池化、双线性池化如Multi-modal Compact Bilinear (MCB)、Multi-modal Low-rank Bilinear (MLB)、Multi-modal Factorized Bilinear (MFB)以及MUTAN。线性池化简单但无法捕捉复杂关联，双线性池化引入高效计算策略但仍存在挑战。MFB通过矩阵分解改进了MLB，而MUTAN利用Tucker分解优化融合过程。这些方法展示了多模态理解的进步。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

多模态特征融合的线性池化 ： 连接或者元素相加（concatenation or element-wise. addition）来融合图像的视觉特征和问题的文本特征
这种方式不能有效的捕捉图像的视觉特征和问题的文本特征之间的复杂关联。

接着出现了双线性池化 ：最早由 Separating Style and Content提出，但是高维的输出特征和大量的模型参数限制了可用性 。
双线性池化的形式：
在这里插入图片描述
1、Multi-modal Compact Bilinear (MCB) pooling使用 Tensor Sketch algorithm有效地减少参数数量和计算时间，但是MCB依赖一个高维输出(16000-D)特征来保证性能，内存使用过大。

2、Multi-modal Low-rank Bilinear (MLB)基于两个特征向量的Hadamard product。优点：输出低维特征，参数少。缺点：对于超参数敏感 ，收敛速度慢。
在这里插入图片描述
3、Multi-modal Factorized Bilinear pooling (MFB)
Inspired by the matrix factorization(矩阵分解)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
MLB与MFB的区别 ：

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深度剖析多模态大模型中的视频编码器算法
kakaZhui的博客
05-11 319
随着多模态大型语言模型（MLLM）的兴起，AI 理解世界的能力从静态的文本和图像，进一步拓展到了动态的、包含丰富时空信息的视频。视频作为一种承载了动作、交互、场景变化和声音（虽然本文主要聚焦视觉部分）的复杂数据形式，为 MLLM 提供了理解真实世界动态和因果关系的关键线索。然而，要让 LLM 有效地“消化”和理解视频内容，一个强大的视频编码器（Video Encoder）是不可或缺的“前端”。
AI知识补全（八）：多模态大模型是什么？
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
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本文深入探讨多模态大模型的前沿发展，剖析GPT-4o、Claude 3.5等顶尖模型如何融合文本、图像、音频等多种数据，展示其在图像识别、视频分析等领域的革命性应用与未来发展方向。
Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Answering论文笔记
bxg1065283526的博客
03-25 2408
Abstract 基于双线性池的模型已经被证明优于传统的VQA线性模型，但是它们的高维表示和高计算复杂度可能严重限制它们在实践中的适用性。对于多模态特征融合，作者提出了一种多模态分解双线性(MFB)汇集方法，以高效和有效地组合多模态特征，这使得VQA的性能优于其他双线性汇集方法。对于细粒度的图像和问题表示，作者提出了一种“共同关注”机制，使用端到端的深层网络架构来共同学习图像和问题关注。在一个新...
【文献阅读】DFAF——模态内和模态间动态融合的VQA模型（P. Gao等人，CVPR，2019）
QQ704630835的博客
09-12 3778
一、文章概况 文章题目：《Dynamic Fusion with Intra- and Inter-modality Attention Flow for Visual Question Answering》 这篇文章是CVPR2019的文章，作者主要来自港中文。 文章下载链接：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Gao...
面试面经｜2025最新大模型面试八股含答案，非常详细收藏我这一篇就够了
lyy2017175913的博客
05-23 2085
Transformer模型的核心机制是自注意力（Self-Attention），它通过计算查询（Q）、键（K）和值（V）之间的相关性来捕捉输入序列中的依赖关系。为了优化训练过程，Transformer采用了缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention），通过除以根号d_k来防止梯度消失。此外，Transformer使用层归一化（Layer Norm）而非批归一化（Batch Norm），因为层归一化更适合处理序列数据，能够保留同一序列内不同位置的信息。BERT模型引入了位置嵌入（
多模态融合算法——Multimodal Compact Bilinear Pooling
华为云官方博客
03-05 2万+
【摘要】 很多多模态任务，都需要融合两个模态的特征。特征融合即输入两个模态的特征向量，输出融合后的向量。最常用的方法是拼接（concatenation）、按位乘（element-wise product）、按位加（element-wise sum）。MCB的作者认为这些简单的操作效果不如外积（outer product），不足以建模两个模态间的复杂关系。但外积计算存在复杂度过高的问题。 Mult...
《Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Answering》笔记
Geek_of_优快云的博客
05-07 6020
这是ICCV2017上的一篇文章（文章链接），代码在github上的地址：链接。 简单翻译一下摘要： 摘要 VQA（visual question answering 图像问答）因为需要同时对图像信息和问题的信息进行理解而比较难解决。建立的模型的性能在很大程度上取决于怎么从问题中提取特征，怎么图像中进行细粒度信息提取需要的特征，以及怎么对这两种提取出来的特征进行整合。尽管各类基于双线性池化的...
超50篇论文串联起从VQA到多模态预训练大模型的前世今生—Part 1
Paper weekly
04-29 3273
文章简介本文从视觉问答（VQA）任务出发，讲述了 2015 年任务的定义开始，接踵出现的各种多模态技术。从无注意力机制的深度学习模型，发展到天然适合注意力机制的多模态场景的模型，再到基于 Transformer 模型的即将到来的多模态领域大一统模型。其中，穿插了一些有趣的技术梳理，比如非深度学习技术和工程型优化的技术等。笔者利用课余时间收集整理，耗时一年撰写本文章，经历了...
【文本与视频内容理解】：深度学习在多模态数据中的角色（挖掘数据背后的秘密）
![多模态项目实战-文本-视频检索-打架识别]...接着，本文展示了深度学习在多模态数据中的具体应用，如图像与文本的联合分析、视频理解与处理以及语音与文字的同步分析。此外，
【文献阅读】MFB——结合协同注意力的多模态矩阵分解的双线性池化方法（Z. Yu等人，ICCV，2017，有代码）
QQ704630835的博客
08-19 6143
一、背景 文章题目：《Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Answering》 文章下载地址：https://arxiv.org/pdf/1708.01471.pdf 文章引用格式：Zhou Yu, Jun Yu, Jianping Fan, Dacheng Tao. "Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-
tensorsketch:用于tensorflow 2.0的轻量级库
03-09
张量草图 TensorSketch是用于tensorflow 2.0的轻量级深度学习库。 它的目标是成为一个简单的深度学习库，它将PyTorch和Keras的一些便利集成在一起。 如果您习惯了基于PyTorch的基本项目的生命周期，并且想要一种简单的方法来使用TensorFlow，那么此库适合您:-) 安装 pip install tensorsketch 可以与TF 1.0（启用v2）和TF 2.0一起使用。 示范 在此可以找到tensorsketch的演示。
【文献阅读】VQA的综述：数据集，算法和挑战（K. Kafle等人，Computer Vision and Image Understanding，2017）
QQ704630835的博客
08-13 5814
一、文章背景 文章题目：《Visual Question Answering: Datasets, Algorithms, and Future Challenges》 这篇文章是VQA比较早的综述性文章，作为VQA入门的话值得一看。这篇文章在arXiv上可以看到是2016年10月投递的，后来于2017年被《Computer Vision and Image Understanding》接收。...
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QQ704630835的博客
06-04 4376
一、背景 文章题目：《MUTAN: Multimodal Tucker Fusion for Visual Question Answering》 17年的一篇文章，不过后面看到很多文献引用了这篇，所以还是记录一下。 文章下载地址：https://arxiv.org/pdf/1705.06676.pdf 文献引用格式：Hedi Ben-younes, R´emi Cadene, Matthieu Cord and Nicolas Thome. (2017) "MUTAN: Multimodal Tu
细粒度图像分类论文研读-2016
weixin_46365033的博客
11-28 1067
双线性模型很成功，但是双线性特征是高维的。因此，本文提出了两种紧双线性表示，具有与双线性表示相同的辨别能力，但只有几千维。本文提出的紧凑的表示允许分类错误的反向传播。
深度学习：多模态与跨模态
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十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
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多模态”和“跨模态”是另外两个容易混淆的术语，“多模态”和“跨模态”都是处理多种数据类型或特征的术语，但“多模态”更关注同时处理多种数据类型的算法，而“跨模态”更侧重于将一种数据类型映射到另一种数据类型进行处理。
多模态梳理
顺其自然~专栏
08-14 2256
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最优的性能。多模态融合离不开数据表达形式，图像分支的数据表示较简单，一般均指RGB格式或灰度图，但激光雷达分支对数据格式的依赖度较高，不同的数据格式衍生出完全不同的下游模型设计，总结来说包含三个大方向：基于点、基于体素和基于二维映射的点云表示。如何判断每个模态的置信水平如何判断模态间的相关性如何对多模态的特征信息进行降维如何对非同步采集的多模态数据进行配准等。
视频动作识别——TLE模型解读
weixin_39718543的博客
09-26 5115
Deep Temporal Linear Encoding Networks 这是CVPR2017的文章，主要提出了一种时序线性编码层（Temporal Linear Encoding, TLE）来对视频分段提取后的特征图进行融合编码，最后得到的效果相对来说已经很不错了。搜索的时候发现没有什么对它解读的文章，于是就自己看完来大概写一下。 TLE这篇文章认为，在一段视频中，连续帧之间的移动通常很...
MUTAN:Multimodal Tucker Fusion For Visual Question Answering
snow_maple521的博客
09-19 2050
MUTAN:Multimodal Tucker Fusion For Visual Question Answering 1. 摘要 虽然Bilinear models（双线性模型）在VQA中能够很好的融合信息，帮助学习问题意义和图像内容之间的高级关联，但是存在高维度问题，所以本文引入MUTAN概念——基于多模态张量Tucker分解，能够有效的在视觉和文本的双线性交互（Bilinear models）的模型中进行参数化，除Tucker分解之外，还设计了基于矩阵的低秩分解 来明确限制交互等级。 2. 引言 V
VQA多模态融合模块介绍
最新发布
06-11
<think>首先，用户的问题是：“我想了解VQA（视觉问答）中多模态融合模块的工作原理和实现方式请问VQA多模态融合模块的实现与工作原理介绍”。这是在视觉问答（VQA）背景下询问多模态融合模块的工作原理和实现方式。回想之前的系统指令：-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。-参考用户上次的问题和回答：这里似乎是新对话的开始，用户上次可能没有相关问题，但指令说“参考用户上一次的问题和你的回答”，但在这个对话中，用户这是第一次直接问这个，所以我应该基于引用材料来回答。用户提供了几个引用：-[^1]:多模态大模型的基本概念，提到CLIP、Flamingo等。-[^2]:关于多模态融合注意力（FusionAttention）的信息瓶颈公式。-[^3]:国内多模态模型如ERNIE-ViLG等。-[^4]:多模态融合的定义。用户还提到：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。”但在对话历史中，系统提示是初始提示，用户没有“上一次的问题”，所以我应该基于当前问题和提供的引用来回答。我的回答结构必须：1.清晰、逐步地解释。2.使用中文。3.包括必要的数学表达式用$...$或$$...$$.4.添加引用标识如[^1]在末尾。5.生成相关问题。主题是VQA中的多模态融合模块的工作原理和实现方式。关键点：-VQA（VisualQuestionAnswering）涉及图像和文本，模型回答关于图像的问题。-多模态融合模块是融合视觉特征（来自图像）和文本特征（来自问题）的部分。从引用中提取相关部分：-[^4]:定义多模态融合为综合来自两个或多个模态的信息，实现信息互补。-[^2]:讨论多模态融合注意力（FusionAttention），这是一种具体实现方式。工作原理：-在VQA中，典型的架构包括：-图像编码器（例如CNN或ViT）提取图像特征。-文本编码器（例如LSTM或Transformer）提取问题特征。-融合模块：结合图像和文本特征，产生联合表示。-分类器：基于联合表示生成答案。融合模块的实现方式：-常见的融合方法：-早期融合（element-wiseoperationslikesum,concatenate）。-晚期融合（特征提取后直接分类）。-注意力机制：如多模态融合注意力。-具体网络：如FiLM（Feature-wiseLinearModulation）,StackedAttentionNetworks等。核心是融合注意力机制：-来自[^2]，模态间信息瓶颈公式，可能涉及自注意力和交叉注意力。-在Transformer-based模型中，融合注意力可以是Transformer的注意力层。工作流程：1.**特征提取：**-图像特征：$v\in\mathbb{R}^{D_v\timesN_v}$其中$N_v$是区域数。-文本特征：$q\in\mathbb{R}^{D_q\timesN_q}$其中$N_q$是token数。2.**融合模块：**-使用注意力机制计算视觉和文本之间的相关度。-例如，使用交叉注意力：查询来自问题，键和值来自图像。-数学公式可能像$\text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$，其中Q是文本特征，K和V是图像特征。-或者双向融合。具体实现：-在引用[^2]提到多模态融合注意力(FusionAttention)，它量化效率。-例如，在Flamingo或其他模型中。-实现时使用PyTorch或TensorFlow，构建Transformer层。回答结构：-**引言：**介绍VQA和多模态融合的角色。-**工作原理：**-解释融合的必要性。-描述常用方法。-**实现方式：**-详细说明融合注意力。-给出数学表达式。-可能简单代码示例（参考快速排序示例）。-**结论：**强调其重要性。-添加引用标识。-生成相关问题。数学表达式：-行内：如$\text{softmax}(QK^\top/\sqrt{d})V$-独立：例如交叉注意力权重公式。生成相关问题：-基于主题，如不同融合方法的比较、优化VQA模型等。确保引用：-在结尾或相关地方添加[^2]等。完整响应：用中文书写。</think> ### VQA中的多模态融合模块：工作原理与实现介绍 视觉问答（VQA）任务要求模型理解图像和问题文本（两个模态），并生成准确的答案。多模态融合模块是整个 VQA 系统的核心组件，负责将图像特征（视觉模态）和问题特征（文本模态）有效地结合起来，创建联合表示以实现互补信息利用。下面我将逐步解释其工作原理和常见实现方式，确保回答清晰可靠。主要基于引用材料[^4]关于多模态融合的定义和[^2]关于多模态融合注意力（Fusion Attention）的原理。 #### 1. 多模态融合模块的工作原理 在 VQA 中，融合模块的目标是弥合视觉与文本模态之间的鸿沟，避免信息丢失或冗余，从而提升预测精度和鲁棒性[^4]。其工作原理可以概括为以下几个步骤： - **步骤 1: 特征提取** - **视觉特征提取**：图像通过卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT）等编码器提取区域特征。例如，输入图像 $I$ 输出特征图 $v \in \mathbb{R}^{D_v \times N_v}$，其中 $D_v$ 是特征维度，$N_v$ 是图像区域数（如从 ResNet 提取的 $7 \times 7$ 网格）。 - **文本特征提取**：问题文本通过序列模型（如 LSTM 或 Transformer）编码为特征向量 $q \in \mathbb{R}^{D_q \times N_q}$，其中 $D_q$ 是特征维度，$N_q$ 是问题词数。 - 这两个模态的特征通常在高维空间中独立计算。 - **步骤 2: 模态间融合** - 融合模块采用注意力机制或交叉操作来计算视觉和文本特征间的相关性。核心是捕捉“图像哪些区域与问题关键词最相关”，防止信息瓶颈（即关键模态信息被忽略）[^2]。 - 常见方式包括： - **注意力加权**：使用多模态融合注意力（Fusion Attention），为每个文本特征计算对图像特征的权重。这可以视为模态间信息交互的度量，公式如下： $$ A = \text{softmax}\left( \frac{Q K^\top}{\sqrt{d_k}} \right) $$ 其中 $Q$ 是文本特征（query），$K$ 是图像特征（key），$d_k$ 是缩放因子以稳定计算。权重矩阵 $A$ 后，融合输出为 $F = A V$，$V$ 是图像特征（value），表示加权后的联合特征[^2]。 - **双向信息流动**：融合不仅限于单向（如文本引导视觉），还可能使用多头注意力机制实现双向交互，确保视觉特征也能影响文本特征，减少模态信息冗余。 - **步骤 3: 联合表示与预测** - 融合输出 $F$ 是一个紧凑的联合向量，表示图像和问题的相关性。这通过全连接层或 Transformer 块进一步处理，以生成答案分布（分类任务）。例如，最终输出 $y = \text{softmax}(W F + b)$，其中 $W$ 和 $b$ 是可训练参数。 - 融合模块的核心优势在于其能“拓宽输入数据的覆盖范围”，提升模型在复杂视觉问答任务中的表现[^4]。 工作原理的关键是信息瓶颈理论：在融合过程中，公式如信息瓶颈公式 $I(Z;X) - \beta I(Z;Y)$（$X$ 为输入模态，$Y$ 为输出，$Z$ 为融合中间变量）量化了模态间信息损失与效率，帮助优化融合[^2]。这确保融合避免过度强调单一模态，而是实现平衡互补。 #### 2. 多模态融合模块的实现方式 实现 VQA 融合模块通常基于深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow），结合 Transformer 架构。以下是一个典型实现示例（基于引用[^2]的多模态融合注意力），包括伪代码和关键代码段。 - **常用方法** - **基本实现框架**： - **早期融合**：简单结合特征（如拼接或元素相加），计算高效但捕捉语义交互有限。 - 示例：$f_{\text{concat}} = [v; q] \in \mathbb{R}^{(D_v + D_q) \times N}$，其中 $[;]$ 表示拼接。 - **晚期融合**：先各自处理模态特征后再融合，常用于注意力机制。 - **注意力融合**：最主流方法，使用 Transformer 的自注意力或交叉注意力层。在 VQA 中，文本作为 query，图像作为 key 和 value 是一种常见模式。 - **具体代码实现（基于 Transformer）** 以下是使用 PyTorch 实现的简化版多模态融合注意力模块代码，类似 Flamingo 或 CLIP-ViL 模型的结构（参考引用[^2]的模态间信息瓶颈优化）。 ```python import torch import torch.nn as nn from torch.nn import MultiheadAttention class MultimodalFusionModule(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super(MultimodalFusionModule, self).__init__() # 初始化多模态融合注意力层 self.fusion_attention = MultiheadAttention(embed_dim=embed_dim, num_heads=num_heads) def forward(self, visual_features, text_features): """ Args: visual_features (Tensor): 视觉特征 [batch_size, seq_len_v, embed_dim] text_features (Tensor): 文本特征 [batch_size, seq_len_t, embed_dim] Returns: fused_features (Tensor): 融合后特征 [batch_size, seq_len_t, embed_dim] """ # 交换维度以适应多头注意力输入: [seq_len, batch_size, embed_dim] text_features = text_features.permute(1, 0, 2) visual_features = visual_features.permute(1, 0, 2) # 应用融合注意力：文本作为query，视觉作为key和value fused_output, _ = self.fusion_attention( query=text_features, key=visual_features, value=visual_features ) # 恢复维度 fused_output = fused_output.permute(1, 0, 2) return fused_output # 示例使用 # embed_dim = 512, num_heads = 8 # visual_features shape: [batch_size, 49, 512] (e.g., 7x7 grid) # text_features shape: [batch_size, 10, 512] (e.g., 10 words) fusion_module = MultimodalFusionModule(embed_dim=512, num_heads=8) fused_features = fusion_module(visual_features, text_features) # fused_features 用于下游分类器生成答案 ``` **代码解释**： - **输入处理**：视觉特征（$v$）和文本特征（$q$）转换为兼容维度。 - **注意力计算**：采用 PyTorch 的 `MultiheadAttention` 实现融合注意力，核心公式为： $$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left( \frac{Q K^\top}{\sqrt{d_k}} \right) V $$ 其中 $d_k$ 在代码中自动处理，确保信息瓶颈最小化（即避免信息冗余或损失）[^2]。 - **输出**：融合特征 $F$ 捕获了“文本引导的视觉焦点”，例如在问题“图中水果是什么颜色？”时，融合模块会突出图像中水果区域的权重。 - **性能优化与实践** - 在真实 VQA 系统（如 VQA v2 数据集模型）中，融合模块常集成在更大的 Transformer 架构中，并采用以下技术： - **层规范化**：在融合后添加归一化层提高训练稳定性。 - **多模态预训练**：如基于引用[^1]的 CLIP 模型预训练跨模态表示，提供更好的特征初始化。 - **高效实现**：使用 FlashAttention 或其他优化减少计算量，确保模态融合在 GPU 上的实时性。 多模态融合模块的成功实现依赖于量化理论，如引用[^2]的信息瓶颈公式，它帮助平衡模态间信息流。在实际应用中，这种模块可应用于多种模态（如图像+文本+语音），但 VQA 中主要聚焦图像和文本。 #### 总结 VQA 中的多模态融合模块通过注意力机制（如交叉注意力）实现视觉和文本特征的动态加权结合，解决信息互补问题，提升问答精度[^4]。核心工作原理基于模态间相关性计算，并使用信息瓶颈理论优化以避免冗余或损失[^2]。实现时通常采用 Transformer 架构，代码易于集成到现代深度学习框架。融合模块是推动 VQA 模型如 ERNIE-ViLG 和 Flamingo 高性能的关键技术[^3]。
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