Date：2020-9-9
作者：蒋天园 原文链接：3D目标检测多模态融合算法综述 欢迎加入国内最大的3D视觉交流社区，1700+的领域从业者正在一起学习~ 0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含
羿阁 百万量级的多模态对话数据集来了！MMDialog，这个由北大&微软最新发布的英文数据集，包含了108万个来源于真实世界的高质量对话。其中包括非重复图片153万张，涉及4184个主题，还支持多种表情符号。就像人在网上聊天时除了文字，还会发表情包、图片一样，多模态数据集正是旨在促进AI像人类一样交谈。举个例子，下图是MMDialog收录的一段人类对话，可以看到，双方正在用文字、图片和表情
在这个数字化的时代，AIGC（人工智能生成内容）大模型与多模态（多种数据类型的结合）正在改变我们的工作和生活方式。然而，在开发和优化这些复杂系统的过程中，我们常常会遇到一些挑战。以下是我在处理“AIGC大模型和多模态”问题时的详细记录，包含了问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
### 问题背景
随着人工智能技术的发展，AIGC大模型通过深度学习算法处理和生成多模态数
1、整体介绍 (1)本文关注的主要三种模态：natural language, visual signals, vocal signals. (2)多模态机器学习的五个挑战： representation, translation, alignment, fusion, and co-learning. 表1 多模态机器学习的应用概述 2、简单的历史回顾 (1)早期的多模态研究是视听语音识别aud
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2024-03-20 19:30:12
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1 引言前段时间 ChatGPT 进行了一轮重大更新：多模态上线，能说话，会看图！微软发了一篇长达 166 页的 GPT-4V 测评论文，一时间又带起了一阵多模态的热议，随后像是 LLaVA-1.5、CogVLM、MiniGPT-5 等研究工作紧随其后，到处刷屏。大模型的多模态能力到底是怎么来的？2 CLIP: 连接文本和图像的桥梁CLIP 是由 OpenAI 在 2021 年提出的预训练模型，用
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2024-08-02 09:58:11
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多模态的概念多模态中的“模态”指的是信息的来源或形式。（多种信息来源，多种表现形式）在多模态研究中，模态通常指的是不同的感官体验或信息表达的方式。例如，人类通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉这五种基本感官来感知世界，每种感官都可以被视为一种模态。在信息技术领域，模态还可以指代不同的信息载体，如文本、图像、音频和视频等。多模态的概念在多个领域中都有应用，包括但不限于：1、认知科学：研究人类如何通过不同
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2024-10-25 23:38:53
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©作者 | 杨浩单位 | 阿里达摩院研究方向 | 自然语言处理背景在传统的 NLP 单模态领域，表示学习的发展已经较为完善，而在多模态领域，由于高质量有标注多模态数据较少，因此人们希望能使用少样本学习甚至零样本学习。最近两年出现了基于 Transformer 结构的多模态预训练模型，通过海量无标注数据进行预训练，然后使用少量有标注数据进行微调即可。多模态预训练模型能够通过大规模数据上的预训练学到不
多模态 AI 和 AIGC 的区别探讨
在当今快速发展的人工智能领域，多模态 AI（Multimodal AI）和 AIGC（AI Generated Content）作为两种新兴技术，常常引起热议。它们虽然都在推动AI的发展，但在构建方式、应用场景等方面却存在显著差异。本文将详细探讨这两者之间的区别，并从不同的维度进行分析，以帮助读者更好地理解和应用这两种技术。
### 背景定位
在过去的
多模态AI与AIGC的区别
随着人工智能技术的不断发展，多模态AI（Multimodal AI）与AIGC（AI Generated Content）逐渐成为当今技术和产品设计中的热门主题。许多人在使用这些技术时，往往难以区分它们的核心特性和应用场景。在本文中，我将系统地阐述多模态AI与AIGC之间的区别，通过结构化的内容来帮助读者更好地理解这些概念。
### 背景定位
多模态AI和AIGC
AIGC（生成式人工智能内容）和多模态AI是当前人工智能领域中的两大热门标签。AIGC注重于生成文本、图像、音频等内容，而多模态AI侧重于处理和融合多种类型的数据（如文本、图像和声音）以实现更复杂的任务。理解这两者之间的区别对于构建和应用这些技术至关重要。在本文中，我们将探讨如何清晰地区分AIGC和多模态AI，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。这将帮助你在实践中有效
1 多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models）模态的定义 模态（modal）是事情经历和发生的方式，我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等MLLMs的定义 由LLM扩展而来具有接收和推理多模态信息能力的模型2 模型概念区分跨模态模型单模态大模型多模态模型多模态语言大模型跨模态模型单模态大
《简单学习设计模式》 面向对象带给了我们什么？ 继承：可以通过继承追加机能 重载：相同的函数名，可以因参数的不同有不同的版本 多态：可以通过继承是函数有不同的表现（这就是上图表示的意思）个人认为多态是面向对象最有价值的特性，也是面向对象对设计的最大影响的部分。 也是作为设计人员最可以规划的空间。多态真的很好。没有多态就没有设计模式。桥接模式、策略模式、状态模式： 共同点：就是，A通过B的多态，使A
AIGC与大模型之间的区别在于，它们的目的与运用方式不同。AIGC（人工智能生成内容）主要侧重于利用大模型生成文本、图像等内容，而大模型则是基于庞大的数据集和资源训练出来的复杂算法。下面，我将详细探讨在理解和分析“AIGC和大模型的区别”时所需的一系列技术配置和流程步骤。
### 环境配置
在搭建AIGC和大模型分析环境时，首先需要安装一些基本工具和库。以下是所需的依赖环境和版本表：
| 组件
一、基本概念 多态性：发送消息给某个对象，让该对象自行决定响应何种行为。 通过将子类对象引用赋值给超类对象引用变量来实现动态方法调用。 java 的这种机制遵循一个原则：当超类对象
一、多模态概念 所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。 目前的人机智能交互比如语言控制不如屏幕控制那么精准，很多时候会误判指令和错误唤醒，比较语言充满了不确定性；再比如，语音交互的物联网设备还是缺乏主动服务的能力，只是换了操作方式而已，用户体验没有本质提升。 假如我们把“模态”通俗地理解为感官，那么智能音箱就是只具备听觉模态
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2023-11-10 19:22:18
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什么是多模态人工智能？多模态人工智能是一种人工智能，能够处理和理解来自不同模式或模态的输入，包括文本、语音、图像和视频。这意味着它可以识别和解释各种形式的数据，而不仅仅是一种类型，这使得它更加通用并适应不同的情况。从本质上讲，多模态人工智能可以像人类一样“看”、“听”和“理解”，使其能够以更自然、直观的方式与世界互动。多模态人工智能的应用多模式人工智能的能力是巨大且广泛的。以下是多模式人工智能可以
目录导读背景方法实验局限性总结 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2212.08045.pdf 代码链接： https://github.com/google-research/big_vision 论文标题： Image-and-Language Understanding from Pixels Only导读这篇论文讨论了一种称为 CLIP-Pixels Only（CL
人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。自 2021 年以来，我们看到大家对结合视觉和语言模态的模型 (也称为联合视觉语言模型) 的兴趣越来越浓，一个例子
瀑布模型 把每个阶段当成瀑布中的一个阶梯，强调由上而下，互相衔接、逐级下落，固定次序。优点：开发阶段清晰，便于评审、审计、跟踪、管理和控制缺点：不可逆或很难可逆 问题会积累，错误会传递发散扩大，导致成本和质量失控快速原型模型（原型模型）快速原型模型的第一步是快速建立一个能反映用户主要需求的原型系统，让用户在计算机上试用它，通过实
编者按：AIGC大模型的发展正逐渐为音视频、游戏等产业赋能，而多模态大模型作为它的下一个重要发展方向，正被业界高度关注。LiveVideoStackCon 2023 上海站邀请了来自上海交通大学的宋利教授，为大家从多模态媒体生成、多模态媒体编码和多模态媒体交互三个方面展望新一代多模态媒体的特点以及未来基于大模型的智能跨模态编码的新趋势 。文/宋利整理/LiveVideoStack多模态媒
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2023-09-08 10:19:35
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