本技术涵盖了多模态数据融合技术,包括分类方法、系统、存储介质和设备。该技术通过获取模态A的完整数据和模态B的缺失数据,并从中提取浅层特征,进一步挖掘共享特征和模态专有特征。该系统能够将模态A的类别信息有效传递至模态B,实现数据的深度融合与分类。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
多模态融合(MultimodalFusion)是指将来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据进行结合,以提升信息处理和理解能力的技术方法。可以应用在多种场景中,例如:
图像描述生成:根据图像内容生成自然语言描述。
文本到图像生成:根据文本描述生成对应的图像。
自动驾驶:融合摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器数据,提高自动驾驶的安全性和可靠性。
人机交互:结合语音、手势和面部表情,实现自然的人机交互。
推荐系统:结合用户的浏览历史、评论、图像和视频等多种模态数据,提供个性化和精准的推荐服务。
然而,在实际应用中,多模态融合常面临模态缺失的问题,即数据集缺少特定模态的数据。
而传统的多模态融合方法在处理模态缺失问题时,通常采用简单的填充或忽略处理,无法有效重建缺失模态数据,尤其在小样本条件下,难以取得令人满意的性能。并且在进行模态特征提取和融合时,传统方法往往需要建立多个独立的模型,导致模型结构复杂,难以优化和改进。
在对模态结构知识的利用方面,传统的多模态融合方法主要依靠统计模型和语义模型。这些方法通过统计分析和语义表示来学习和融合模态特征。然而,传统方法通常依赖于人工特征提取,模型表达能力有限,难以充分挖掘和利用模态内部的数据结构关系和模态间的类间关系,导致模型泛化能力较差。这些缺陷限制了传统方法在实际应用中的泛化能力和鲁棒性。
实现思路