2025深度多模态数据融合综述：学术最前沿进展大揭秘！
2025深度多模态数据融合综述：学术最前沿进展大揭秘！
多模态人工智能（Multimodal AI）是当前人工智能领域的研究热点之一，它涉及各种类型的数据（如图像、文本、传感器数据等）的融合与处理。随着深度学习技术的发展，传统的数据融合方法已经难以满足复杂场景的需求。本文将介绍当前学术界在深度多模态数据融合领域的最新进展，包括各种融合方法的分类、优缺点分析以及未来研究方向。
研究背景与动机
多模态数据融合方法传统上分为四类：早期融合、中期融合、晚期融合和混合融合。然而，随着深度学习的发展，这些传统分类方法已经难以准确描述当前的融合方法。因此，本文提出了一种新的细粒度分类法，将最先进的（SOTA）多模态数据融合方法分为五类：编码器-解码器方法、注意力机制方法、图神经网络方法、生成神经网络方法和其他基于约束的方法。
编码器-解码器方法
编码器-解码器模型由于其强大的表示学习能力和灵活性，近年来在多模态数据融合中得到广泛应用。其一般结构如图6所示，不同模态的高级特征被投影到潜在空间中，然后由任务特定的解码器生成预测结果。根据融合层次的不同，可以将其分为原始数据级融合、分层特征融合和决策级融合三个子类。
基于注意力机制的融合方法
注意力机制已成为多模态数据融合的重要工具。基于注意力机制的多模态模型可分为三类：模态内自注意力、跨模态交叉注意和基于Transformer的方法。
- 模态内自注意力：只关注模态内关系，计算时键（K）、查询（Q）和值（V）张量都来自同一模态。这种方法虽然灵活且易于实现，但可能会忽略不同模态间的互补性。
- 跨模态交叉注意：侧重于挖掘不同模态间的关联。计算时Q、K、V来自不同的模态，可以为一个模态产生以另一个模态为条件的注意力池特征。但随着模态数量增加，计算复杂度也会显著提升。
- 基于Transformer的方法：在编码器中使用堆叠的自注意力块来探索模态内关系，在解码器中使用自注意力和交叉注意力模块来捕捉模态间关系。目前主流的大型预训练模型主要采用单Transformer架构或多Transformer架构。
基于图神经网络的融合方法
图神经网络（GNN）特别适合处理非欧几里得空间中的数据。图卷积网络（GCN）通过卷积层聚合相邻节点信息，而图注意力网络（GAT）则通过动态衡量节点重要性来关注相关部分。基于GNN的融合方法可以直观地利用图结构数据中的关系，但图构建过程通常需要大量先验知识，且耗时耗空间。
基于生成神经网络的融合方法
生成神经网络（GenNN）特别适用于数据生成、重建和建模任务。这类模型可以根据其他模态合成缺失的模态，但其架构灵活性相对较低，需要大量训练技巧。
其他基于约束的方法
这类方法通过在一定约束条件下学习模态的分离但协调的表示。例如，可以使用典型相关分析（CCA）约束、余弦距离约束或L2距离约束来比较学习到的模态表示。但这类方法在模态数量大于3时，网络架构可能过于复杂。
应用与数据集
目前，多模态数据融合在视觉与语言、视觉与传感器等多个领域都有广泛应用。表4总结了一些热门应用及其相关数据集。
未来研究方向
尽管深度学习在多模态数据融合领域取得了显著进展，但仍面临一些挑战：
- 缺失模态问题：现有方法大多假设数据集中不存在模态缺失，但在实际场景中这是一个常见问题。
- 数据稀缺性：高质量、大规模的多模态数据集仍然有限，限制了模型性能的进一步提升。
- 大型预训练模型的缺乏：目前的大型预训练模型主要集中在CV和NLP领域，其他跨学科领域的研究相对较少。
- 模型可解释性：深度学习模型的黑盒特性限制了其在某些场景下的应用。