論文の概要: Alternative Telescopic Displacement: An Efficient Multimodal Alignment Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16950v4
- Date: Wed, 25 Sep 2024 22:40:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 14:51:04.100115
- Title: Alternative Telescopic Displacement: An Efficient Multimodal Alignment Method
- Title（参考訳）: オルタナティブ・テレスコープ・アライメント : 効率的なマルチモーダルアライメント法
- Authors: Jiahao Qin, Yitao Xu, Zong Lu, Xiaojun Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル情報の融合に革命をもたらす機能アライメントに対する革新的なアプローチを提案する。
提案手法では,異なるモードをまたいだ特徴表現の遠隔的変位と拡張の新たな反復的プロセスを用いて,共有特徴空間内の一貫性のある統一表現を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0903319879656084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realm of multimodal data integration, feature alignment plays a pivotal role. This paper introduces an innovative approach to feature alignment that revolutionizes the fusion of multimodal information. Our method employs a novel iterative process of telescopic displacement and expansion of feature representations across different modalities, culminating in a coherent unified representation within a shared feature space. This sophisticated technique demonstrates a remarkable ability to capture and leverage complex crossmodal interactions at the highest levels of abstraction. As a result, we observe significant enhancements in the performance of multimodal learning tasks. Through rigorous comparative analysis, we establish the superiority of our approach over existing multimodal fusion paradigms across a diverse array of applications. Comprehensive empirical evaluations conducted on multifaceted datasets encompassing temporal sequences, visual data, and textual information provide compelling evidence that our method achieves unprecedented benchmarks in the field. This work not only advances the state of the art in multimodal learning but also opens new avenues for exploring the synergies between disparate data modalities in complex analytical scenarios.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータ統合の領域では、機能アライメントが重要な役割を果たす。
本稿では,マルチモーダル情報の融合に革命をもたらす機能アライメントに対する革新的なアプローチを提案する。
提案手法では,異なるモードをまたいだ特徴表現の遠隔的変位と拡張の新たな反復的プロセスを用いて,共有特徴空間内の一貫性のある統一表現を導出する。
この高度な技術は、抽象の最高レベルにおいて複雑なクロスモーダル相互作用を捕捉し、活用する驚くべき能力を示している。
その結果,マルチモーダル学習タスクの性能は大幅に向上した。
厳密な比較分析により、様々なアプリケーションにまたがる既存のマルチモーダル融合パラダイムに対するアプローチの優位性を確立する。
時系列,視覚データ,テキスト情報を含む多面的データセットを用いた総合的な経験的評価は,本手法がこの分野における前例のないベンチマークを達成していることを示す証拠となる。
この研究は、マルチモーダル学習における最先端の進歩だけでなく、複雑な分析シナリオにおける異なるデータモダリティ間の相乗効果を探求するための新たな道を開いた。
関連論文リスト
- Multimodal Alignment and Fusion: A Survey [7.250878248686215]
マルチモーダル統合により、モデルの精度と適用性が改善される。
我々は既存のアライメントと融合の手法を体系的に分類し分析する。
この調査は、ソーシャルメディア分析、医療画像、感情認識といった分野の応用に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T02:10:27Z) - Asynchronous Multimodal Video Sequence Fusion via Learning Modality-Exclusive and -Agnostic Representations [19.731611716111566]
本稿では,モダリティ学習のためのマルチモーダル融合手法を提案する。
我々は、モーダル内の信頼性のあるコンテキストダイナミクスをキャプチャする予測的自己アテンションモジュールを導入する。
階層的クロスモーダルアテンションモジュールは、モダリティ間の価値ある要素相関を探索するために設計されている。
両識別器戦略が提示され、異なる表現を敵対的に生成することを保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-06T04:36:48Z) - Zoom and Shift are All You Need [0.0]
マルチモーダル情報の完全統合を実現する機能アライメント手法を提案する。
提案手法は,異なるモダリティから派生した特徴間の高レベルな相互作用を確実に捉えることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T07:09:41Z) - Unified Multi-modal Unsupervised Representation Learning for
Skeleton-based Action Understanding [62.70450216120704]
教師なしの事前訓練は骨格に基づく行動理解において大きな成功を収めた。
我々はUmURLと呼ばれる統一マルチモーダル非教師なし表現学習フレームワークを提案する。
UmURLは効率的な早期融合戦略を利用して、マルチモーダル機能を単一ストリームで共同でエンコードする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-06T13:56:57Z) - Exploiting Modality-Specific Features For Multi-Modal Manipulation
Detection And Grounding [54.49214267905562]
マルチモーダルな操作検出とグラウンド処理のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを構築する。
本フレームワークは,マルチモーダルアライメントの能力を維持しながら,モダリティ特有の特徴を同時に探求する。
本稿では,グローバルな文脈的キューを各モーダル内に適応的に集約する暗黙的操作クエリ(IMQ)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-22T06:55:41Z) - Deep Equilibrium Multimodal Fusion [88.04713412107947]
多重モーダル融合は、複数のモーダルに存在する相補的な情報を統合し、近年多くの注目を集めている。
本稿では,動的多モード核融合プロセスの固定点を求めることにより,多モード核融合に対する新しいDeep equilibrium (DEQ)法を提案する。
BRCA,MM-IMDB,CMU-MOSI,SUN RGB-D,VQA-v2の実験により,DEC融合の優位性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T03:02:20Z) - Learning Unseen Modality Interaction [54.23533023883659]
マルチモーダル学習は、すべてのモダリティの組み合わせが訓練中に利用でき、クロスモーダル対応を学ぶことを前提としている。
我々は、目に見えないモダリティ相互作用の問題を提起し、第1の解を導入する。
異なるモジュラリティの多次元的特徴を、豊富な情報を保存した共通空間に投影するモジュールを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T10:53:10Z) - Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and Applications [90.6849884683226]
ラベル付き単調データのみを用いた半教師付き環境における相互作用定量化の課題について検討する。
相互作用の正確な情報理論的定義を用いて、我々の重要な貢献は下界と上界の導出である。
本稿では、これらの理論結果を用いてマルチモーダルモデルの性能を推定し、データ収集をガイドし、様々なタスクに対して適切なマルチモーダルモデルを選択する方法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T15:44:53Z) - Generalized Product-of-Experts for Learning Multimodal Representations
in Noisy Environments [18.14974353615421]
本稿では,エキスパート手法の一般化による雑音環境下でのマルチモーダル表現学習手法を提案する。
提案手法では,モダリティ毎に異なるネットワークをトレーニングし,そのモダリティから得られる情報の信頼性を評価する。
マルチモーダル3Dハンドプレース推定とマルチモーダル手術ビデオセグメンテーションという,2つの挑戦的なベンチマークで最先端のパフォーマンスを得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-07T14:27:38Z) - Multimodal Contrastive Learning via Uni-Modal Coding and Cross-Modal
Prediction for Multimodal Sentiment Analysis [19.07020276666615]
本稿では,マルチモーダル表現のためのMMCL(MultiModal Contrastive Learning)というフレームワークを提案する。
また、予測のプロセスを促進し、感情に関連するよりインタラクティブな情報を学ぶために、事例ベースと感情ベースのコントラスト学習という2つのコントラスト学習タスクを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-26T08:24:15Z) - Multimodal Image Synthesis and Editing: The Generative AI Era [131.9569600472503]
マルチモーダル画像合成と編集は 近年 ホットな研究テーマになっている。
近年のマルチモーダル画像合成・編集の進歩を包括的に理解している。
ベンチマークデータセットと評価指標と,それに対応する実験結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T10:00:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。