論文の概要: M&M: Multimodal-Multitask Model Integrating Audiovisual Cues in Cognitive Load Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09451v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 14:49:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 20:07:46.994915
• Title: M&M: Multimodal-Multitask Model Integrating Audiovisual Cues in Cognitive Load Assessment
• Title（参考訳）: M&M:認知負荷評価における視覚的キューの統合によるマルチモーダル・マルチタスクモデル
• Authors: Long Nguyen-Phuoc, Renald Gaboriau, Dimitri Delacroix, Laurent Navarro,
• Abstract要約: 本稿では,認知負荷評価のためのAVCAffeデータセットに適用した,新しいマルチモーダルマルチタスク学習フレームワークであるM&Mモデルを提案する。 M&Mは、オーディオとビデオの入力のための特別なストリームを特徴とする、デュアル・パスウェイ・アーキテクチャを通じてオーディオヴィジュアル・キューを独自に統合する。 重要な革新は多面的マルチヘッドアテンション機構であり、同期マルチタスクの異なるモダリティを融合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces the M&M model, a novel multimodal-multitask learning framework, applied to the AVCAffe dataset for cognitive load assessment (CLA). M&M uniquely integrates audiovisual cues through a dual-pathway architecture, featuring specialized streams for audio and video inputs. A key innovation lies in its cross-modality multihead attention mechanism, fusing the different modalities for synchronized multitasking. Another notable feature is the model's three specialized branches, each tailored to a specific cognitive load label, enabling nuanced, task-specific analysis. While it shows modest performance compared to the AVCAffe's single-task baseline, M\&M demonstrates a promising framework for integrated multimodal processing. This work paves the way for future enhancements in multimodal-multitask learning systems, emphasizing the fusion of diverse data types for complex task handling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,認知負荷評価(CLA)のためのAVCAffeデータセットに適用した,新しいマルチモーダルマルチタスク学習フレームワークであるM&Mモデルを提案する。 M&Mは、オーディオとビデオの入力のための特別なストリームを特徴とする、デュアル・パスウェイ・アーキテクチャを通じてオーディオヴィジュアル・キューを独自に統合する。 重要な革新は多面的マルチヘッドアテンション機構であり、同期マルチタスクの異なるモダリティを融合させる。 もう1つの注目すべき特徴は、モデルの3つの特別なブランチであり、それぞれが特定の認知的負荷ラベルに合わせて調整され、ニュアンス付き、タスク固有の分析を可能にする。 AVCAffeのシングルタスクベースラインと比較して、控えめなパフォーマンスを示しているが、M\&Mは統合マルチモーダル処理のための有望なフレームワークを示している。 本研究は,マルチモーダル・マルチタスク学習システムにおける将来的な拡張の道のりを開拓し,複雑なタスク処理のための多様なデータ型の統合を強調した。

関連論文リスト

• S3: A Simple Strong Sample-effective Multimodal Dialog System [61.31055673156622]
  本稿では,多モーダルダイアログタスクであるS3モデルに対して,概念的にシンプルだが強力なベースラインを提案する。 このシステムは、訓練済みの大規模言語モデル、画像とオーディオのための訓練済みのモダリティエンコーダ、および訓練可能なモダリティプロジェクタに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T12:45:43Z)
• The Power of Noise: Toward a Unified Multi-modal Knowledge Graph Representation Framework [46.69058301083775]
  マルチモーダルな知識グラフ(MMKG)表現学習フレームワークは,構造化された知識を大規模に多モーダルな言語モデル(LLM)に統合するために重要である。 モードレベルのノイズマスキングを備えたトランスフォーマーアーキテクチャを用いた新しいSNAG手法を提案する。 提案手法は,その堅牢性と汎用性を実証し,合計10データセットにわたるSOTA性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T15:48:43Z)
• Multi-modal Semantic Understanding with Contrastive Cross-modal Feature Alignment [11.897888221717245]
  マルチモーダルな特徴アライメントを実現するためのCLIP誘導型コントラスト学習型アーキテクチャを提案する。 我々のモデルはタスク固有の外部知識を使わずに実装が簡単であり、そのため、他のマルチモーダルタスクに容易に移行できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T01:07:36Z)
• Delving into Multi-modal Multi-task Foundation Models for Road Scene Understanding: From Learning Paradigm Perspectives [56.2139730920855]
  本稿では,道路シーンに特化して設計されたMM-VUFMの系統解析について述べる。 本研究の目的は,タスク特化モデル,統合マルチモーダルモデル,統合マルチタスクモデル,基礎モデル推進技術など,共通プラクティスの包括的概要を提供することである。 我々は、クローズドループ駆動システム、解釈可能性、エンボディドドライブエージェント、世界モデルなど、重要な課題と今後のトレンドに関する洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T12:47:09Z)
• Generative Multimodal Models are In-Context Learners [60.50927925426832]
  我々は37億のパラメータを持つ生成的マルチモーダルモデルであるEmu2を紹介し、大規模マルチモーダルシーケンスで訓練する。 Emu2は、マルチモーダルなインコンテキスト学習能力を示し、オンザフライ推論を必要とするタスクを解決しようとさえしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T18:59:58Z)
• Revisiting Disentanglement and Fusion on Modality and Context in Conversational Multimodal Emotion Recognition [81.2011058113579]
  特徴の多様性と会話の文脈化は、特徴の絡み合いと融合の段階において、同時に適切にモデル化されるべきである。 マルチモーダル・コンテキスト統合のためのコントリビューション・アウェア・フュージョン・メカニズム(CFM)とコンテキスト・リフュージョン・メカニズム(CRM)を提案する。 我々のシステムは、新しい最先端のパフォーマンスを一貫して達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T18:11:27Z)
• D$^2$TV: Dual Knowledge Distillation and Target-oriented Vision Modeling for Many-to-Many Multimodal Summarization [113.72253589338472]
  many-to-many multimodal summarization (M$3$S) タスクは、どんな言語でも文書入力と対応する画像シーケンスで要約を生成することを目的としている。 本稿では,M$3$Sタスクのための二重知識蒸留と目標指向視覚モデリングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T06:47:35Z)
• OFASys: A Multi-Modal Multi-Task Learning System for Building Generalist Models [72.8156832931841]
  ジェネリストモデルは、単一のモデル内でタスクに依存しない方法で多様なマルチモーダルタスクを実行することができる。 マルチモーダル命令と呼ばれる宣言型タスクインタフェース上に構築された汎用モデル学習システムOFASysをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T17:07:09Z)
• 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)

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。