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。
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