VQA中多模态fusion方式小结

最新推荐文章于 2025-05-15 16:28:02 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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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”。
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一周跑了5场AI大模型面试，发现很少问传统八股了
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文章转载： 作者丨小奚每天都要学习@知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/152234745 Zhang, C., Yang, Z., He, X., \& Deng, L. (2020). Multimodal intelligence: Representation learning, information fusion, and applications.IEEE Journal of Selected Topics in Signal Pro
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