Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpretation on Multi-modal Visual Fusion

論文の概要: Interpretation on Multi-modal Visual Fusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10019v1
Date: Sat, 19 Aug 2023 14:01:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-22 18:16:17.865657
Title: Interpretation on Multi-modal Visual Fusion
Title（参考訳）: マルチモーダル視覚融合の解釈
Authors: Hao Chen, Haoran Zhou, Yongjian Deng
Abstract要約: マルチモーダル・ビジョン・コミュニティの解釈に光を当てるための分析的枠組みと新しい指標を提案する。モダリティ間の表現の一貫性と特殊性、各モダリティ内の進化規則、マルチモダリティモデルの最適化に使用される協調論理について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.045591415286516
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present an analytical framework and a novel metric to shed light on the interpretation of the multimodal vision community. Our approach involves measuring the proposed semantic variance and feature similarity across modalities and levels, and conducting semantic and quantitative analyses through comprehensive experiments. Specifically, we investigate the consistency and speciality of representations across modalities, evolution rules within each modality, and the collaboration logic used when optimizing a multi-modality model. Our studies reveal several important findings, such as the discrepancy in cross-modal features and the hybrid multi-modal cooperation rule, which highlights consistency and speciality simultaneously for complementary inference. Through our dissection and findings on multi-modal fusion, we facilitate a rethinking of the reasonability and necessity of popular multi-modal vision fusion strategies. Furthermore, our work lays the foundation for designing a trustworthy and universal multi-modal fusion model for a variety of tasks in the future.
Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル・ビジョン・コミュニティの解釈に光を当てるために,分析的枠組みと新しい計量法を提案する。提案手法は,モダリティとレベルにまたがる意味的差異と特徴的類似度を測定し,総合的な実験を通じて意味的および定量的分析を行う。具体的には,モダリティ間の表現の一貫性と特殊性,各モダリティ内の進化規則,マルチモダリティモデルの最適化に使用される協調論理について検討する。クロスモーダル特徴の相違や相補的推論のための一貫性と専門性を同時に強調するハイブリッドマルチモーダル協調規則など,いくつかの重要な知見が得られた。我々はマルチモーダル・フュージョンの解離と発見を通じて、一般的なマルチモーダル・ビジョン・フュージョン戦略の理性や必要性を再考する。さらに,本研究は,様々なタスクに対する信頼性が高く普遍的なマルチモーダル融合モデルの設計の基礎を築いている。

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