Multimodal Fusion
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Dynamic Neural NetworkMultimodal Fusion
Dynamic Multimodal Fusion (DynMM): 데이터에 따라 동적으로 연산을 조절하는 Multimodal Fusion
기존의 정적인 Multimodal fusion 방식과 달리, Dynamic Multimodal Fusion (DynMM)은 입력 데이터의 특성에 따라 동적으로 연산 경로를 결정하여 Multimodal 데이터를 융합하는 새로운 접근법입니다. DynMM은 Gating function을 사용하여 modality-level 또는 fusion-level에서 결정을 내리고, resource-aware loss function을 통해 연산 효율성을 최적화합니다. 이를 통해 "쉬운" 데이터에 대해서는 연산량을 줄이고, "어려운" 데이터에 대해서는 모든 정보를 활용하여 높은 성능을 유지합니다. 논문 제목: Dynamic Multimodal Fusion
Multimodal AlignmentMultimodal Fusion
멀티모달 정렬 및 융합 기술 심층 분석: 최신 연구 동향 서베이
본 게시물은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형의 증가에 따라 기계 학습에서 Multimodal Alignment 및 Fusion의 최신 발전에 대한 포괄적인 검토를 제공합니다. 200편 이상의 관련 논문을 바탕으로 기존 정렬 및 융합 기술을 체계적으로 분류하고 분석하며, 소셜 미디어 분석, 의료 영상, 감정 인식과 같은 분야의 응용에 중점을 둡니다. 논문 제목: Multimodal Alignment and Fusion: A Survey