論文の概要: Multimodal Alignment and Fusion: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17040v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 02:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:19.232216
• Title: Multimodal Alignment and Fusion: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダルアライメントとフュージョン:サーベイ
• Authors: Songtao Li, Hao Tang,
• Abstract要約: マルチモーダル統合により、モデルの精度と適用性が改善される。 我々は既存のアライメントと融合の手法を体系的に分類し分析する。 この調査は、ソーシャルメディア分析、医療画像、感情認識といった分野の応用に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.250878248686215
• License:
• Abstract: This survey offers a comprehensive review of recent advancements in multimodal alignment and fusion within machine learning, spurred by the growing diversity of data types such as text, images, audio, and video. Multimodal integration enables improved model accuracy and broader applicability by leveraging complementary information across different modalities, as well as facilitating knowledge transfer in situations with limited data. We systematically categorize and analyze existing alignment and fusion techniques, drawing insights from an extensive review of more than 200 relevant papers. Furthermore, this survey addresses the challenges of multimodal data integration - including alignment issues, noise resilience, and disparities in feature representation - while focusing on applications in domains like social media analysis, medical imaging, and emotion recognition. The insights provided are intended to guide future research towards optimizing multimodal learning systems to enhance their scalability, robustness, and generalizability across various applications.
• Abstract（参考訳）: この調査は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのデータ型の増加によって引き起こされた、機械学習におけるマルチモーダルアライメントと融合の最近の進歩に関する包括的なレビューを提供する。 マルチモーダル統合は、様々なモダリティの相補的な情報を活用することにより、モデル精度の向上とより広範な適用性を実現するとともに、限られたデータを持つ状況における知識伝達を容易にする。 我々は既存のアライメントと融合の手法を体系的に分類し分析し、200以上の関連論文の広範なレビューから洞察を得た。 さらに、ソーシャルメディア分析、医療画像、感情認識といった分野の応用に焦点を当てながら、アライメント問題、ノイズレジリエンス、特徴表現の相違など、マルチモーダルデータ統合の課題に対処する。 提供される洞察は、様々なアプリケーションにわたるスケーラビリティ、堅牢性、一般化性を高めるために、マルチモーダル学習システムの最適化に向けた将来の研究を導くことを目的としている。

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