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CV方向多模態(tài)融合有哪些好的paper?

來(lái)源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-10-14 14:25:42 1697264742

一、”Looking to Listen at the Cocktail Party”

這篇論文提出了一種新的多模態(tài)融合技術(shù),該技術(shù)可以從包含多個(gè)說(shuō)話人和背景噪音的視頻中,分離并增強(qiáng)特定說(shuō)話人的語(yǔ)音。

二、”VQA: Visual Question Answering”

該研究通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型融合視覺(jué)和文本信息,回答關(guān)于圖片內(nèi)容的問(wèn)題。這篇論文的方法有很強(qiáng)的實(shí)用性,例如用于增強(qiáng)搜索引擎的功能、提升圖像的無(wú)障礙訪問(wèn)等。

三、”Are You Looking? Grounding to Multiple Modalities in Vision-and-Language Navigation”

該論文提出了一種融合視覺(jué)、語(yǔ)言和動(dòng)作的導(dǎo)航系統(tǒng),它能解決在復(fù)雜環(huán)境下的導(dǎo)航任務(wù)。這篇論文的方法可以廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)等場(chǎng)景。

四、”Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences”

該論文在自然語(yǔ)言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)交叉領(lǐng)域,提出了一種多模態(tài)Transformer模型,用于處理不對(duì)齊的多模態(tài)語(yǔ)言序列。

五、”Audio Visual Scene-Aware Dialog”

該論文在對(duì)話系統(tǒng)領(lǐng)域,探索了利用視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)信息來(lái)提升場(chǎng)景感知對(duì)話的能力。

延伸閱讀

多模態(tài)融合在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)

雖然多模態(tài)融合在理論上取得了許多重要的突破,但在實(shí)際應(yīng)用中,如何有效地融合和利用各種模態(tài)的信息仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。例如,在復(fù)雜環(huán)境下,各種模態(tài)信息可能會(huì)相互干擾,導(dǎo)致融合的結(jié)果并不理想。另一方面,不同模態(tài)的信息可能存在大量的異構(gòu)性和不對(duì)齊性,如何解決這些問(wèn)題是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。此外,多模態(tài)融合的模型通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù),如何在有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)下提高模型的性能,也是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。

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