本研究提出了一种创新的多模态数据增强方法,依托动态语义融合技术。该方法涵盖关键步骤:S1,对多模态数据进行搜集与预处理;S2,动态生成背景、属性及动作;S3,实现语义层面的融合与数据增强;S4,进一步优化数据质量。
背景技术
在深度学习和人工智能的领域中,数据的质量和多样性直接影响模型的性能和泛化能力,尤其在视觉识别、自然语言处理和3D模型处理等领域。
现阶段,多采用基于深度学习的多模态数据处理技术,综合利用图像、文本、视频和3D模型等不同类型的数据,通过互补信息的整合,提高数据处理和模型训练的效果。但是,这种方法存在以下不足:1)生成数据的真实性和多样性不足,难以满足复杂应用场景的需求;2)缺乏有效的机制来动态调整数据生成策略,以适应模型训练过程中的变化;3)在多模态数据的整合和语义融合方面还存在不足,尤其是如何保证不同模态数据间的语义一致性和互补性。
实现思路