来源：图灵人工智能 日常生活中, 人类至少利用视觉, 听觉等多种感官理解周围环境, 通过整合多种感知模态, 形成对事件的整体认识. 为使机器更好地模仿人类的认知能力, 多模态认知计算模拟人类的“联 觉”(Synaesthesia), 探索图像, 视频, 文本, 语音等多模态输入的高效感知与综合理解手段, 是人工 智能领域的重要研究内容, 也是实现“通用人工智能”的关键之一. 近年来, 随
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
多模态大模型的发展、挑战与应用2023/04/15研究进展随着 AlexNet [1] 的出现，过去十年里深度学习得到了快速的发展，而卷积神经网络也从 AlexNet 逐步发展到了 VGG [2]、ResNet [3]、DenseNet [4]、HRNet [5] 等更深的网络结构。研究者们发现，网络越深模型的性能越好。然而，经过多年的发展，研究者们逐渐触碰到了卷积神经网络的极限，而其规模也只发展
我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感受质地，闻到气味，然后做出决定。多模态学习表明，当我们的许多感官——视觉、听觉、动觉——参与信息处理时，我们理解和记忆更多。通过组合这些模态，学习者可以组合来自不同来源的信息。多模态深度学习当涉及到深度学习时，仅以图像、文本、音频、视频为信息源的训练模式是很常见的。但是也有一种方法可以建立同时包含两种数据类型的模型，比如文本和图像。使用多模态
转载
2024-01-31 03:18:07
482阅读
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
转载
2024-08-24 10:08:41
195阅读
NLP/多模态 比赛
原创
2023-05-17 10:30:48
116阅读
说在前面的话标题：Multimodal Object Detection via Probabilistic Ensembling链接：https://arxiv.org/abs/2104.02904我相信大家不多不少都会看过我自己做的一些工作，同时也还有我解读RGB-Thermal系列的一些工作，所以这一期我想讨论一下RGB-T目标检测的工作！RGB-T与目标检测目标检测是大家的老朋友了，随着端
转载
2024-06-14 17:14:52
75阅读
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
转载
2024-01-19 23:32:33
186阅读
NLP 与多模态的结合是近年来人工智能领域的重要研究方向之一。通过将自然语言处理（NLP）与视觉信息、音频信号等多模态数据进行融合，我们可以实现更为智能和灵活的交互。这一过程的实现离不开对数据的深入分析与理解。以下将通过以下结构详细阐述如何解决“NLP与多模态”相关的问题。
## 协议背景
NLP与多模态技术的融合，能够让计算机更好地理解世界。当前，许多应用场景涉及不同类型的数据，这种数据的多
【2022全国科技周】情感计算科普讲座：CV语义个性化，NLP多模态，Voice语音，人脸情绪，脑电情感 提示：不知道有没有回放CSIG情感计算与理解专委会于5月27日上午9点举办“情感计算”科普讲座，欢迎大家和自己的研究生参加，会议和直播的链接如下： 直播时间：2022年05月27日9:00 - 12:00 直播地址：腾讯会议号：652-756-332 文章目录【2022全国科技周】情感计算科普
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
# 多模态：计算机视觉与自然语言处理的结合
多模态学习是当前人工智能研究中的一个重要领域，它通过结合多种类型的数据（例如图像和文本）来提升模型的理解和推理能力。对于初学者来说，理解如何实现多模态学习尤其重要。本文将带你逐步走过这一过程，并提供详细的代码示例和注释，帮助你更好地掌握这一技能。
## 实现流程
以下是实现多模态学习的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----
一、前言多模态遥感图像自动匹配是多源异构遥感数据集成应用的基础，一直以来都是学术界和工业界关注的基础。西南交通大学叶沅鑫老师课题组长进行了长期研究和实践验证，先后获“国际摄影与遥感大会（4年一届）”和“国际摄影测量与遥感地球空间周（2年一届）”最佳青年论文奖，以及测绘科技进步一等奖和二等奖，提出了一系列的多模态遥感图像匹配方法如相位一直方向直方图(HOPC)和方向梯度特征通道(CFOG)。鉴于此，
转载
2024-01-04 22:04:06
540阅读
AIGC的风最近终于吹到了语音生成领域。上面视频中"孙燕姿"翻唱周杰伦的《七里香》，该歌是AI歌唱，并非孙燕姿本人。背后核心技术来自声音转换，voice convertion，而不是之前我们讲过的声音克隆，voice clone。语音转换语音转换，voice convertion，简称VC。简单来说，就是把一个人的声音转换成另一个人的声音，保留说话或者歌唱的内容。可见模型的输入是音频，而不像TTS
转载
2024-07-24 19:11:28
102阅读
多模态函数欢迎使用# 学习目标：学习内容：学习时间：学习产出：新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
之所以用这一篇作为多模态的开篇是因为这篇清楚的归纳了各种多模态算法，可以当成一个小综述来看，然后还提出了一种非常简单的多模态Transformer方法ViLT。先阐述一下4种不同类型的Vision-and-Language Pretraining(VLP)，然后归纳2种模态相互作用方式和3种visual embedding方式，最后讲一下ViLT的设计思路。01Taxonomy of VLP上图是
转载
2024-06-05 12:35:21
247阅读
本文长度为2200字，建议阅读6分钟本文为你盘点近期值得关注的NLP、CV领域相关论文。自然语言处理01Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications @jerryshi 推荐#Knowledge Graph本文对当下流行的 Knowledge Graph Eembedding 进行汇总，主要介绍了两大类，
转载
2023-07-31 16:02:42
73阅读
导读本研究描述了一个连接分析工具箱(CATO)，用于基于扩散加权成像(DWI)和静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据来重建大脑结构和功能连接。CATO是一个多模态软件包，使研究人员能够运行从MRI数据到结构和功能连接组图的端到端重建，定制其分析并利用各种软件包对数据进行预处理。结构和功能连接组图可以根据用户定义的(亚)皮层图谱进行重建，为集成多模态分析提供对齐的连接矩阵。CATO是在麻省理工
为什么CV和NLP都是多模态了
在计算机视觉（Computer Vision，CV）和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，多模态（Multimodal）技术已经成为热门的研究方向。多模态指的是通过融合不同的感知数据，如图像、视频、语音和文本等，来进行综合分析和处理的方法。为什么CV和NLP都在向多模态方向发展呢？本文将探讨这个问题，并通过代码示例来
原创
2023-10-08 13:52:31
920阅读
CVRP建模与求解—基于粒子群算法1. VRP简要描述经典VRP可描述为：对一系列装卸货点进行适当的路径规划，在满足约束条件（客户需求、车辆载重和容积、车型、车辆行驶里程、配送时间窗、配送中心数量等限制）和目标最优化（路程最短、成本最低、使用车辆数最少、配送时间最快等）下，将客户的配送需求从配送中心送达客户点，或从客户点送回配送中心。2. 课题场景设计2.1 场景单向：纯取货/纯送货； 单配送中心
