論文の概要: Modality Invariant Multimodal Learning to Handle Missing Modalities: A Single-Branch Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07445v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 10:32:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 13:44:31.208854
• Title: Modality Invariant Multimodal Learning to Handle Missing Modalities: A Single-Branch Approach
• Title（参考訳）: モダリティの欠如に対処するモダリティ不変なマルチモーダル学習 : シングルブランチアプローチ
• Authors: Muhammad Saad Saeed, Shah Nawaz, Muhammad Zaigham Zaheer, Muhammad Haris Khan, Karthik Nandakumar, Muhammad Haroon Yousaf, Hassan Sajjad, Tom De Schepper, Markus Schedl,
• Abstract要約: そこで本研究では,モダリティの欠落の影響を受けにくい多モーダル学習手法を提案する。 性能を最大化するためにモダリティ間表現を学ぶために、複数のモダリティにまたがる重みを共有するシングルブランチネットワークで構成されている。 提案手法は,すべてのモダリティが存在する場合や,既存の最先端手法と比較して,トレーニングやテスト中にモダリティが欠落する場合に優れた性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.428067329993173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal networks have demonstrated remarkable performance improvements over their unimodal counterparts. Existing multimodal networks are designed in a multi-branch fashion that, due to the reliance on fusion strategies, exhibit deteriorated performance if one or more modalities are missing. In this work, we propose a modality invariant multimodal learning method, which is less susceptible to the impact of missing modalities. It consists of a single-branch network sharing weights across multiple modalities to learn inter-modality representations to maximize performance as well as robustness to missing modalities. Extensive experiments are performed on four challenging datasets including textual-visual (UPMC Food-101, Hateful Memes, Ferramenta) and audio-visual modalities (VoxCeleb1). Our proposed method achieves superior performance when all modalities are present as well as in the case of missing modalities during training or testing compared to the existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルネットワークは、その単調なネットワークよりも顕著な性能向上を示した。 既存のマルチモーダルネットワークは、融合戦略に依存したマルチブランチ方式で設計されており、1つ以上のモダリティが欠如している場合、性能が劣化している。 本研究では,モダリティの欠如による影響を受けにくいマルチモーダル学習手法を提案する。 複数のモダリティにまたがる重みを共有する単一ブランチネットワークで構成され、モダリティ間の表現を学習し、パフォーマンスを最大化し、モダリティの欠如に対して堅牢性を持つ。 テキスト・ヴィジュアル(UPMC Food-101, Hateful Memes, Ferramenta)とオーディオ・ヴィジュアル・モダリティ(VoxCeleb1)の4つの挑戦的なデータセット上で、大規模な実験が行われた。 提案手法は,すべてのモダリティが存在する場合や,既存の最先端手法と比較して,トレーニングやテスト中にモダリティが欠落する場合に優れた性能が得られる。

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