前言：本篇博文为译文，翻译自Parth Chokhra 发表在Medium的博文 “Guide to Multimodal Machine Learning”最近从Facebook在Driven Data网举办的厌恶表情包检测挑战赛（Hateful Meme Challenge 2020）关注到多模态学习。该挑战赛是关于如何制造出一种检测厌恶言论的有效工具，以及它如何能够像人们那样理解言论内容。这
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2024-09-23 08:28:43
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MLNLP ( 机器学习算法与自然语言处理 )社区是国内外知名自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流，特别是初学者同学们的进步。转载自 | 夕小瑶的卖萌屋作者 | 付奶茶随着最近几年多模态大火的，越来越多的任务都被推陈出新为
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2024-01-19 23:32:33
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目录引言RNN原理 RNN的基本结构包括 总结引言循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） 对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十
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2024-10-25 15:01:26
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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义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中，笔者介绍到了目前主要的几种融合方法，即e
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2024-01-12 14:11:15
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# 使用PyTorch实现卡尔曼滤波与多模态融合
卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的递归算法，随着传感器数据的到来，它被广泛用于多种应用，如导航、跟踪和传感器融合。在本指南中，我们将逐步实现一个结合卡尔曼滤波与多模态融合的模型，使用PyTorch作为主要框架。
## 流程概述
我们将分步进行，以下是整个项目的关键步骤：
| 步骤 | 描述
作者：郑秋硕，漆桂林，王萌 知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据（采用本体+D2R技术）和文本数据（采用文本信息抽取技术），但是还有一类非结构化数据，即视觉数据，则相对关注度较低，而且相缺乏有效的技术手段来从这些数据中提取结构化知识。最近几年，虽然有一些多模态视觉技术提出，这些技术主要还是为了提升图像分类
多模态数据集汇总1、MAHNOB-Mimicry1.1 简介这是一套完全同步的、多传感器的、二人互动的音频、视频记录，适用于模仿和谈判行为的研究。该数据库包含了11小时的录音，分为12个成员和48个成员之间的54次互动，他们要么参与社会政治讨论，要么就租赁协议进行谈判。1.2 下载官方下载地址1.3 使用过该数据集的文献[1] N. Rakicevic, O. Rudovic, S. Petrid
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2024-05-11 20:25:05
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CMU多模态数据1 下载数据 在数据及中包含了三个部分：highlevel，raw以及labels。highlevel是已经经过处理的特征（利用facet以及openSMILE等工具进行抽取），raw是原始特征。由于目前SDK并不能够自动检测是否已经下载过数据集，如果当你有下载了然后要再从晚上downloading的话，会报错，因此需要加入一个try…except。代码片段如下// An high
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2023-12-18 21:20:32
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# 基于PyTorch的多模态图像融合入门指南
在这一篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch实现多模态图像融合的代码。多模态图像融合能够将来自不同模态（例如RGB图像和深度图像）的信息整合到一起，以便更全面地理解场景。以下是整件事情的流程。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确整个任务的步骤，具体如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-09-08 03:49:15
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文章目录写在前面简单的concatTFN融合策略LWF融合策略 论文全称： 《Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis》 《Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors》写在前面最近在做一个分类的比赛，想要用上数据中的多模态信息（主要是文
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2023-11-23 16:40:23
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作者：张致远
研究背景
目 录
Contents
应用场景
研究进展
早期阶段
引入早期深度网络
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2024-08-24 10:08:41
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前言：本篇博文为译文，翻译自Patrick Langechuan Liu 发表在towards data science的博文 “Multimodal Regression — Beyond L1 and L2 Loss”原博文撰写时间：2019-09-30深度学习最著名的应用是图像分类，其目标是训练神经网络从N个预定义的可能性中选择一个. 经过训练的神经网络可以从许多类别中分辨出一小块图像中的物
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2024-03-15 08:21:33
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1. 美团多模态召回-搜索业务应用
多模态的召回任务，主要在召回和排序列表中存在POI、图片、文本、视频等多种模态结果，如何保证Query和多模态搜索结果的相关性面临着很大的挑战，目前更多的多模态召回主要应用于电商，短视频推荐搜索等领域。常见的多模态召回任务，给定一段query文本，输出图片/视频相似度最高的topk作为结果返回，也就是将item项换成了图片/视频。将query-query匹配任务
MURELMuRel网络是一个端到端的机器学习模型，用于回答关于图像的问题。它依赖于从图像中提取的对象边界盒来构建一个复杂连接图，其中每个节点对应于一个对象或区域。该MuRel网络包含一个MuRel cell，在该cell上迭代以融合问题表示和局部区域特征，逐步细化可视化和问题交互。最后，在对局部表示进行全局聚合之后，它使用双线性模型回答了这个问题。有趣的是，MuRel网络并没有包含一个明确的注意
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2023-12-23 15:46:11
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MURELMuRel网络是一个端到端的机器学习模型，用于回答关于图像的问题。它依赖于从图像中提取的对象边界盒来构建一个复杂连接图，其中每个节点对应于一个对象或区域。该MuRel网络包含一个MuRel cell，在该cell上迭代以融合问题表示和局部区域特征，逐步细化可视化和问题交互。最后，在对局部表示进行全局聚合之后，它使用双线性模型回答了这个问题。有趣的是，MuRel网络并没有包含一个明确的注意
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2023-12-14 06:56:04
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作者｜都一凡方向 | 多模态学习 凭借着强大的泛化能力，预训练模型在CV和NLP领域的一系列任务上取得巨大成功。尤其是自以Transformer为架构的预训练模型在NLP领域大放异彩之后，多模态领域也尝试引入Transformer融合不同模态之间的交互，从而走上了预训练模型的这条道路。笔者对ICML2021, ACL2021, NIPS2021, EMNLP2021, ACL2022 ARR
多模态机器学习，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。近年来，大规模神经网络模型以及预训练等技术的成功实践推动着计算机视觉和自然语言处理等领域快速发展，同时也推动了多模态表征学习的研究。2020年谷歌人工智能大神Jeff Dean就曾指出，多模态研究将会是未来研究一大趋势。本期萌喵将带大家一起看看多模态研究领域的数据
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2024-03-27 11:47:33
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环境激励模态参数识别概述1 结构模态参数识别结构模态参数识别属于动力学的反问题,是利用外部激励和系统的响应求解系统的参数问题;这一过程亦称为模态分析(Modal Analysis)。模态分析又分为两大类:一类是利用相关仪器设备,测试结构在已知激励下的动力响应,并根据结构动力学理论识别结构的模态参数,这种方法称之为试验模态分析(Experimental ModalAnalysis, EMA);另一类
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2024-08-09 08:28:14
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作者|阮彤枭（晓何）、燕保明（元年）、王琳（有邻）出品|阿里巴巴新零售淘系技术部本文内容大纲：1、多模态在视频分类算法中的应用探索2、视频分类算法中的层次化分类器的设计3、总结和展望背景随着4G的普及和5G的推出，内容消费的诉求越来越受到人们的重视。2019年互联网趋势报告指出在移动互联网行业整体增速放缓的大背景下，短视频行业异军突起，成为“行业黑洞”抢夺用户时间，尽管移动互联网人口红利见顶，新的
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2023-12-01 19:11:13
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前言多模态已是当下比较热的研究方向了，基于transformer框架的预训练多模态模型也是百花齐放，比如VILBERT等等。关于当前多模态的模型，笔者之前在微信公众号写过一篇综述，感兴趣的可以看一下：多模态预训练模型综述紧跟研究热点，快来打卡多模态知识点吧~https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzOTI4ODc2Ng==&mid=2247485865&am
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2024-05-13 12:12:58
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