Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dissecting RGB-D Learning for Improved Multi-modal Fusion

論文の概要: Dissecting RGB-D Learning for Improved Multi-modal Fusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10019v2
Date: Mon, 16 Jun 2025 13:26:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.30883
Title: Dissecting RGB-D Learning for Improved Multi-modal Fusion
Title（参考訳）: マルチモーダル核融合におけるRGB-Dの解離学習
Authors: Hao Chen, Haoran Zhou, Yunshu Zhang, Zheng Lin, Yongjian Deng,
Abstract要約: RGB-Dモデルの相補的および融合機構はブラックボックスのままである。本稿では,RGB-Dビジョンコミュニティを識別するための分析フレームワークと新たなスコアを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.702775020363159
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the RGB-D vision community, extensive research has been focused on designing multi-modal learning strategies and fusion structures. However, the complementary and fusion mechanisms in RGB-D models remain a black box. In this paper, we present an analytical framework and a novel score to dissect the RGB-D vision community. Our approach involves measuring proposed semantic variance and feature similarity across modalities and levels, conducting visual and quantitative analyzes on multi-modal learning through comprehensive experiments. Specifically, we investigate the consistency and specialty of features across modalities, evolution rules within each modality, and the collaboration logic used when optimizing a RGB-D model. Our studies reveal/verify several important findings, such as the discrepancy in cross-modal features and the hybrid multi-modal cooperation rule, which highlights consistency and specialty simultaneously for complementary inference. We also showcase the versatility of the proposed RGB-D dissection method and introduce a straightforward fusion strategy based on our findings, which delivers significant enhancements across various tasks and even other multi-modal data.
Abstract（参考訳）: RGB-Dビジョンコミュニティでは、マルチモーダル学習戦略と融合構造の設計に焦点が当てられている。しかし、RGB-Dモデルの相補的および融合機構はブラックボックスのままである。本稿では,RGB-Dビジョンコミュニティを識別するための分析フレームワークと新たなスコアを提案する。提案手法は,多モード学習における視覚的,定量的な分析を包括的実験を通じて行うことにより,モダリティやレベルにまたがるセマンティックな差異と特徴的類似度を測定する。具体的には、モダリティ間の特徴の一貫性と特殊性、各モダリティ内の進化規則、RGB-D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。本研究は,クロスモーダルな特徴の相違や,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多モーダル協調規則など,いくつかの重要な知見を明らかにし,検証する。また,提案手法の汎用性を示すとともに,本研究の成果に基づく直接融合戦略を導入し,様々なタスクやマルチモーダルデータに対しても大幅な拡張を実現している。

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