全面概述基于深度学习的多模态融合的方法、技术和应用
全面概述基于深度学习的多模态融合的方法、技术和应用
多模态融合技术正逐渐成为自动驾驶、智慧医疗、情感分析、人机交互等众多领域的关键技术。东北大学宋杰教授团队在《Computers, Materials & Continua》期刊上发表的综述文章，全面总结了基于深度学习的多模态融合方法、技术和应用，为研究人员提供了宝贵的参考。
研究背景
多模态融合技术逐渐成为自动驾驶、智慧医疗、情感分析、人机交互等众多领域的根本任务。由于其强大的感知和判断能力，它正迅速成为当前研究的主流方向。在复杂场景下，多模态融合技术利用多个数据流的互补特性来融合不同的数据类型，实现更准确的预测。尽管最近的研究表明了在不同应用中融合多模态数据的优势，但在现实世界和复杂环境中实现快速有效的多模态检测仍然具有挑战性。因此，如何有效地融合多模态数据，是各个领域亟待解决的问题。
图 1:多模态融合技术应用场景
研究亮点
本文全面回顾了基于多模态融合的方法，并进行了详细而深入的分析，为使用多模态技术的研究人员提供更加直观的建议。首先，根据数据融合阶段，我们将多模态融合方法分为早期融合、深度融合、晚期融合和混合融合，并且分别介绍了这四种融合方法的优劣及其适用场景。
图 6: 自动驾驶系统的典型架构
此外，本文详细介绍了可以显著提高多模态数据融合效果的三大核心技术，并进一步探索了多模态融合在各个领域的应用。最大限度地发挥多模态融合的优势，并将模型精度推至其上限至关重要。多模态数据处理的核心问题在于信息融合，需要不断努力开发稳健的解决方案。最后，本文讨论了现有挑战并探索了潜在的研究机会。
研究结论
由于数据的异质性和质量问题，多模态任务仍需深入研究。在多模态技术中，保留互补信息并消除模态之间的冗余信息至关重要。无效的数据融合方法可能会引入额外的噪声并导致更差的结果。通过对多模态技术的全面总结，本文为研究人员提供多种具有创新性的多模态融合方法，寻求实现一种更高效、更安全的智能系统，从而为多学科研究做出贡献。
引用信息
T. Jiao, C. Guo, X. Feng, Y. Chen, and J. Song "A Comprehensive Survey on Deep Learning Multi-Modal Fusion: Methods, Technologies and Applications," Comput. Mater. Contin., vol. 80, no. 1, pp. 1-35. 2024. https://doi.org/10.32604/cmc.2024.053204