跨模態(tài)分割與檢測(cè)

23/25跨模態(tài)分割與檢測(cè)第一部分跨模態(tài)分割與檢測(cè)的概念 2第二部分跨模態(tài)融合機(jī)制 4第三部分跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示 8第四部分跨模態(tài)分割算法 10第五部分跨模態(tài)檢測(cè)算法 13第六部分跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí) 16第七部分跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 19第八部分跨模態(tài)分割與檢測(cè)的應(yīng)用 23

第一部分跨模態(tài)分割與檢測(cè)的概念跨模態(tài)分割與檢測(cè)的概念

簡(jiǎn)介

跨模態(tài)分割和檢測(cè)是指跨越不同模態(tài)的數(shù)據(jù)（例如圖像、文本或音頻）執(zhí)行分割或檢測(cè)的任務(wù)。這些任務(wù)的目的是識(shí)別和提取感興趣的目標(biāo)或區(qū)域，同時(shí)考慮不同模態(tài)的信息。

跨模態(tài)分割

跨模態(tài)分割的目標(biāo)是生成一個(gè)特定感興趣對(duì)象的語(yǔ)義分割掩碼，同時(shí)利用來(lái)自不同模態(tài)的信息。例如，給定一張圖像和文本描述，跨模態(tài)分割模型可以分割出與文本描述相對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域。

跨模態(tài)檢測(cè)

跨模態(tài)檢測(cè)的目標(biāo)是檢測(cè)和定位圖像中的對(duì)象，同時(shí)利用來(lái)自其他模態(tài)（例如文本或音頻）的信息。例如，給定一張圖像和文本查詢(xún)，跨模態(tài)檢測(cè)模型可以檢測(cè)并定位圖像中與文本查詢(xún)相關(guān)聯(lián)的對(duì)象。

關(guān)鍵挑戰(zhàn)

跨模態(tài)分割和檢測(cè)面臨以下關(guān)鍵挑戰(zhàn)：

*模態(tài)差異：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)具有不同的特征和分布，使得跨模態(tài)信息融合變得困難。

*數(shù)據(jù)不一致：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)通常不一致，因?yàn)樗鼈兛赡軄?lái)自不同的來(lái)源或具有不同的分辨率和格式。

*數(shù)據(jù)稀疏性：跨模態(tài)數(shù)據(jù)通常是稀疏的，這意味著某些信息可能在某些模態(tài)中缺失。

方法

解決跨模態(tài)分割和檢測(cè)挑戰(zhàn)的方法通常涉及以下步驟：

*模態(tài)對(duì)齊：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)對(duì)齊，以確保它們?cè)诳臻g或語(yǔ)義上是一致的。

*特征提?。簭拿總€(gè)模態(tài)提取相關(guān)的特征，以捕獲跨模態(tài)信息。

*跨模態(tài)融合：將來(lái)自不同模態(tài)的特征融合，以利用它們的互補(bǔ)性。

*分割或檢測(cè)：使用融合的特征執(zhí)行分割或檢測(cè)任務(wù)。

應(yīng)用

跨模態(tài)分割和檢測(cè)在各種應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用，包括：

*圖像注釋?zhuān)菏褂梦谋久枋龌蛞纛l指令對(duì)圖像進(jìn)行注釋。

*目標(biāo)跟蹤：跨越不同視圖或模態(tài)跟蹤圖像中的對(duì)象。

*醫(yī)學(xué)圖像分析：利用來(lái)自不同模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像（例如MRI、CT和X射線(xiàn)）的信息進(jìn)行診斷和治療。

*視頻理解：理解視頻內(nèi)容，結(jié)合來(lái)自視頻、音頻和文本的線(xiàn)索。

*增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：將虛擬信息疊加到真實(shí)世界中，利用來(lái)自不同模態(tài)傳感器的信息。

未來(lái)方向

跨模態(tài)分割和檢測(cè)是一個(gè)不斷發(fā)展的研究領(lǐng)域，研究人員正在探索以下未來(lái)方向：

*多模態(tài)融合：探索融合來(lái)自多個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)，以提高分割和檢測(cè)性能。

*自監(jiān)督學(xué)習(xí)：開(kāi)發(fā)不依賴(lài)于人工注釋的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法。

*時(shí)空跨模態(tài)分析：研究時(shí)空跨模態(tài)數(shù)據(jù)（例如視頻和音頻），以應(yīng)對(duì)視頻理解和行為識(shí)別等任務(wù)。

*解釋性方法：開(kāi)發(fā)解釋性方法，以了解跨模態(tài)分割和檢測(cè)模型的決策過(guò)程。第二部分跨模態(tài)融合機(jī)制關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)多模態(tài)特征融合

1.將來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)（如圖像、文本、音頻）融合到共同的特征空間中，以獲取更加全面和魯棒的特征表征。

2.常用的融合方法包括：特征級(jí)融合、決策級(jí)融合和模型級(jí)融合，每種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。

3.多模態(tài)特征融合可以提升跨模態(tài)分割和檢測(cè)任務(wù)的準(zhǔn)確性和魯棒性，彌補(bǔ)單模態(tài)數(shù)據(jù)不足的缺陷。

注意力機(jī)制

1.通過(guò)賦予不同特征權(quán)重，使模型關(guān)注于與任務(wù)相關(guān)的特征，抑制無(wú)關(guān)或冗余信息的影響。

2.注意力機(jī)制在跨模態(tài)分割和檢測(cè)中廣泛應(yīng)用，可以有效提高模型對(duì)目標(biāo)區(qū)域和語(yǔ)義信息的提取能力。

3.Transformer架構(gòu)中的自注意力機(jī)制是注意力機(jī)制的代表性技術(shù)，能夠捕捉特征之間的長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，增強(qiáng)跨模態(tài)任務(wù)的表征能力。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）

1.旨在處理具有圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的模型，能夠有效編碼圖像中的拓?fù)潢P(guān)系和空間信息。

2.GNN在跨模態(tài)分割和檢測(cè)中用于融合圖像和圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，例如利用語(yǔ)義分割結(jié)果生成圖像的圖結(jié)構(gòu)，以提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

3.通過(guò)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的引入，GNN可以增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜圖像結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義信息的理解能力。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

1.是一種生成式模型，可以生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本，廣泛應(yīng)用于跨模態(tài)圖像生成和圖像增強(qiáng)任務(wù)。

2.在跨模態(tài)分割和檢測(cè)中，GAN可以用于生成跨模態(tài)對(duì)齊的數(shù)據(jù)，以彌補(bǔ)不同模態(tài)數(shù)據(jù)分布差異帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

3.通過(guò)利用GAN的生成能力，可以拓展可用數(shù)據(jù)量，提高跨模態(tài)任務(wù)的泛化性和魯棒性。

自監(jiān)督學(xué)習(xí)

1.是一種無(wú)需人工標(biāo)簽即可訓(xùn)練模型的技術(shù)，通過(guò)利用數(shù)據(jù)本身固有的結(jié)構(gòu)和模式進(jìn)行學(xué)習(xí)。

2.在跨模態(tài)分割和檢測(cè)中，自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于預(yù)訓(xùn)練模型，提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的共性特征，減輕人工標(biāo)注的負(fù)擔(dān)。

3.自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型可以顯著提升下游跨模態(tài)任務(wù)的性能，提高模型的泛化能力和魯棒性。

端到端學(xué)習(xí)

1.將跨模態(tài)分割和檢測(cè)任務(wù)作為一個(gè)整體進(jìn)行端到端訓(xùn)練，避免分階段訓(xùn)練帶來(lái)的信息損失和誤差積累。

2.端到端學(xué)習(xí)可以使模型更有效地學(xué)習(xí)跨模態(tài)特征融合和目標(biāo)識(shí)別，提高分割和檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

3.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，端到端跨模態(tài)分割和檢測(cè)模型已經(jīng)成為主流，展現(xiàn)出優(yōu)異的性能和實(shí)用性。跨模態(tài)融合機(jī)制

簡(jiǎn)介

跨模態(tài)融合機(jī)制是跨模態(tài)分割與檢測(cè)中的核心組成部分，用于融合來(lái)自不同模態(tài)（如圖像和文本）的信息，增強(qiáng)模型的語(yǔ)義理解能力。有效地融合跨模態(tài)信息對(duì)于提高分割和檢測(cè)任務(wù)的性能至關(guān)重要。

融合策略

跨模態(tài)融合機(jī)制的融合策略可分為以下兩類(lèi)：

1.早期融合

*將不同模態(tài)的信息在網(wǎng)絡(luò)的早期階段進(jìn)行融合。

*優(yōu)點(diǎn)：不同模態(tài)的信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播得更早，可以充分利用多模態(tài)信息。

*缺點(diǎn)：不同模態(tài)的信息可能會(huì)在網(wǎng)絡(luò)中過(guò)早地融合，導(dǎo)致信息丟失。

2.晚期融合

*將不同模態(tài)的信息在網(wǎng)絡(luò)的后期階段進(jìn)行融合。

*優(yōu)點(diǎn)：不同模態(tài)的信息可以獨(dú)立提取特征，避免過(guò)早融合導(dǎo)致的信息丟失。

*缺點(diǎn)：不同模態(tài)的信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播得較晚，可能會(huì)限制多模態(tài)信息的相互影響。

常見(jiàn)融合機(jī)制

1.特征級(jí)融合

*將不同模態(tài)的特征圖直接相加、連接或使用注意力機(jī)制進(jìn)行加權(quán)融合。

*優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單有效，可以保留不同模態(tài)的細(xì)節(jié)信息。

*缺點(diǎn)：不同模態(tài)的特征維度可能不一致，需要進(jìn)行降維或升維處理。

2.決策級(jí)融合

*將不同模態(tài)的預(yù)測(cè)分割結(jié)果或檢測(cè)框進(jìn)行融合，例如最大概率融合、加權(quán)平均融合。

*優(yōu)點(diǎn)：可以結(jié)合不同模態(tài)的優(yōu)勢(shì)，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

*缺點(diǎn)：不同模態(tài)的預(yù)測(cè)結(jié)果可能存在差異，需要額外的融合策略。

3.聯(lián)合嵌入融合

*將不同模態(tài)的信息投影到一個(gè)共享嵌入空間，然后使用嵌入向量進(jìn)行融合。

*優(yōu)點(diǎn)：可以學(xué)習(xí)模態(tài)之間的語(yǔ)義關(guān)系，增強(qiáng)模型的泛化能力。

*缺點(diǎn)：需要設(shè)計(jì)有效的嵌入學(xué)習(xí)算法，并且可能存在信息丟失的問(wèn)題。

輔助融合策略

除了上述融合策略外，還可以采用輔助策略增強(qiáng)跨模態(tài)融合的效果，例如：

1.注意力機(jī)制

*通過(guò)注意力機(jī)制為不同模態(tài)的信息分配權(quán)重，突出重要區(qū)域。

2.特征對(duì)齊

*對(duì)齊不同模態(tài)的特征圖，使它們具有相似的幾何和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)。

3.多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練

*在多模態(tài)數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練跨模態(tài)融合模型，學(xué)習(xí)跨模態(tài)信息的融合方式。

應(yīng)用

跨模態(tài)融合機(jī)制廣泛應(yīng)用于以下任務(wù)：

*跨模態(tài)圖像分割

*跨模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)

*跨模態(tài)實(shí)例分割

*跨模態(tài)語(yǔ)義分割

評(píng)價(jià)

跨模態(tài)融合機(jī)制的性能通常使用以下指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)：

*分割精度（分割任務(wù)）

*檢測(cè)精度（檢測(cè)任務(wù)）

*IoU（交并比）

*泛化能力（在不同數(shù)據(jù)集上的性能）

結(jié)論

跨模態(tài)融合機(jī)制是跨模態(tài)分割與檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)。通過(guò)有效地融合來(lái)自不同模態(tài)的信息，跨模態(tài)融合機(jī)制可以增強(qiáng)模型的語(yǔ)義理解能力，提高分割和檢測(cè)任務(wù)的性能。第三部分跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示

主題名稱(chēng)：模態(tài)無(wú)關(guān)特征提取

*利用深度學(xué)習(xí)模型從不同模態(tài)數(shù)據(jù)中提取抽象和語(yǔ)義特征，不受模態(tài)差異的影響。

*采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，消除對(duì)配對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)，增強(qiáng)模型的泛化能力。

主題名稱(chēng)：跨模態(tài)變換

跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示

跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示旨在將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)（例如圖像、文本、音頻）映射到一個(gè)共同的語(yǔ)義空間，從而促進(jìn)跨模態(tài)學(xué)習(xí)任務(wù)。它涉及將來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一種共享表示，這種表示能夠捕獲不同模態(tài)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和語(yǔ)義相似性。

跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示的挑戰(zhàn)

跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示面臨著以下挑戰(zhàn)：

*異構(gòu)性：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)具有不同的表示形式和分布。

*語(yǔ)義鴻溝：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)可能有不同的語(yǔ)義表述，導(dǎo)致在共同空間中捕捉它們的語(yǔ)義關(guān)系困難。

*高維性：特別是圖像和視頻等高維數(shù)據(jù)，會(huì)給跨模態(tài)表示學(xué)習(xí)帶來(lái)計(jì)算挑戰(zhàn)。

跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示的方法

解決跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示挑戰(zhàn)的方法包括：

投影方法：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)投影到一個(gè)共同的語(yǔ)義空間中，通過(guò)線(xiàn)性或非線(xiàn)性轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)。投影方法的優(yōu)點(diǎn)在于簡(jiǎn)單性和可擴(kuò)展性，但可能難以捕捉復(fù)雜的語(yǔ)義關(guān)系。

聯(lián)合嵌入：通過(guò)優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)來(lái)學(xué)習(xí)跨模態(tài)嵌入，該函數(shù)測(cè)量不同模態(tài)之間的語(yǔ)義相似性。聯(lián)合嵌入方法能夠捕獲更豐富的語(yǔ)義關(guān)系，但通常計(jì)算成本更高，并且對(duì)數(shù)據(jù)分布的假設(shè)更多。

對(duì)抗性學(xué)習(xí)：利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）來(lái)學(xué)習(xí)跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示，其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)（判別器）試圖將來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)區(qū)分開(kāi)來(lái)，而另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)（生成器）試圖產(chǎn)生具有跨模態(tài)相似性的數(shù)據(jù)。對(duì)抗性學(xué)習(xí)方法能夠產(chǎn)生具有競(jìng)爭(zhēng)力的跨模態(tài)表示，但可能容易受到模式崩潰和穩(wěn)定性問(wèn)題的影響。

自監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過(guò)利用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)或任務(wù)來(lái)學(xué)習(xí)跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示，例如圖像和文本之間的圖像字幕。自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法能夠利用大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)，但可能需要精心設(shè)計(jì)的損失函數(shù)和正則化技術(shù)。

跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示的應(yīng)用

跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示在各種應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，包括：

*跨模態(tài)檢索：在不同模態(tài)的數(shù)據(jù)中搜索和檢索相關(guān)項(xiàng)目，例如從圖像中檢索相關(guān)的文本或從文本中檢索相關(guān)的視頻。

*跨模態(tài)理解：理解不同模態(tài)的數(shù)據(jù)之間的語(yǔ)義關(guān)系，例如將圖像中的物體與文本中的概念聯(lián)系起來(lái)。

*跨模態(tài)生成：根據(jù)來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)生成新的數(shù)據(jù)，例如根據(jù)文本描述生成圖像或根據(jù)音頻輸入生成文本摘要。

*多模態(tài)學(xué)習(xí)：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)融合起來(lái)以增強(qiáng)學(xué)習(xí)任務(wù)的性能，例如將圖像和文本結(jié)合起來(lái)進(jìn)行對(duì)象識(shí)別或文本情感分析。

當(dāng)前的研究進(jìn)展

跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示的研究領(lǐng)域正在不斷發(fā)展，重點(diǎn)關(guān)注以下方面：

*多模態(tài)融合：開(kāi)發(fā)有效的方法將來(lái)自多個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)融合起來(lái)，以獲得更全面的跨模態(tài)表示。

*語(yǔ)義一致性：探索跨模態(tài)表示中不同模態(tài)之間的語(yǔ)義一致性原則，以確保在共同空間中保持語(yǔ)義關(guān)系。

*模型壓縮：開(kāi)發(fā)輕量級(jí)和可解釋的跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示模型，以提高部署和可訪(fǎng)問(wèn)性。

*跨模態(tài)表示評(píng)估：建立客觀(guān)的指標(biāo)來(lái)評(píng)估跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示的質(zhì)量，以指導(dǎo)模型開(kāi)發(fā)和選擇。

隨著跨模態(tài)數(shù)據(jù)表示技術(shù)的不斷發(fā)展，預(yù)計(jì)它將在未來(lái)幾年繼續(xù)發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，為多模式學(xué)習(xí)和理解開(kāi)辟新的可能性。第四部分跨模態(tài)分割算法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)跨模態(tài)分割算法

1.圖像和點(diǎn)云對(duì)齊：跨模態(tài)分割涉及圖像和點(diǎn)云之間的信息融合，需要精確的對(duì)齊。常用的對(duì)齊方法包括幾何變換、特征匹配和深度學(xué)習(xí)。

2.特征提取和融合：跨模態(tài)分割需要從圖像和點(diǎn)云中提取互補(bǔ)特征。圖像特征通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取，而點(diǎn)云特征則可以使用點(diǎn)云處理網(wǎng)絡(luò)（PCN）或圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）提取。特征融合可以通過(guò)級(jí)聯(lián)、注意力機(jī)制或聯(lián)合學(xué)習(xí)等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

3.分割預(yù)測(cè)：提取和融合特征后，可以使用分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)跨模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。分割網(wǎng)絡(luò)通?；谏疃葘W(xué)習(xí)，可以采用全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）、U-Net或多模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)等架構(gòu)。

前沿研究方向

1.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：探索融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)的更多有效方法，例如圖像、點(diǎn)云、深度圖和語(yǔ)義分割圖。

2.深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化：開(kāi)發(fā)高效且輕量級(jí)的深度學(xué)習(xí)模型，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)和資源受限場(chǎng)景下的跨模態(tài)分割。

3.弱監(jiān)督和自監(jiān)督學(xué)習(xí)：研究利用弱標(biāo)簽或無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練跨模態(tài)分割模型的方法，降低標(biāo)注成本并提高模型泛化能力。

生成模型在跨模態(tài)分割中的應(yīng)用

1.圖像生成：使用生成模型生成真實(shí)感強(qiáng)的圖像，幫助解決圖像和點(diǎn)云之間的語(yǔ)義鴻溝。

2.點(diǎn)云生成：利用生成模型從圖像中生成點(diǎn)云，豐富點(diǎn)云數(shù)據(jù)的表示能力。

3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：使用生成模型對(duì)圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，提高模型訓(xùn)練的魯棒性和泛化能力。跨模態(tài)分割算法

跨模態(tài)分割旨在從多模態(tài)數(shù)據(jù)中分割對(duì)象，這些數(shù)據(jù)可以是圖像、文本、點(diǎn)云或其他數(shù)據(jù)形式。跨模態(tài)分割的挑戰(zhàn)在于如何有效融合這些不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，以獲得準(zhǔn)確且全面的分割結(jié)果。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的跨模態(tài)分割算法取得了顯著進(jìn)展，主要可以分為以下幾類(lèi)：

1.基于自注意力機(jī)制的算法

自注意力機(jī)制允許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注輸入數(shù)據(jù)的特定部分，這對(duì)于跨模態(tài)分割非常有用，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ妥R(shí)別不同模態(tài)之間的相關(guān)特征。例如：

*MS-Trans：該算法使用圖像和文本嵌入之間的自注意力機(jī)制，以生成跨模態(tài)分割掩碼。

*MTSEG：該算法使用多頭自注意力機(jī)制，分別對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并融合其特征進(jìn)行分割。

2.基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的算法

圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）可以對(duì)數(shù)據(jù)表示為圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行操作，這對(duì)于跨模態(tài)分割非常有用，因?yàn)樗梢越２煌B(tài)之間的關(guān)系。例如：

*MCG-Net：該算法使用GCN來(lái)融合圖像和文本特征，并生成跨模態(tài)分割圖。

*MTGCL：該算法使用多層GCN，從圖像和文本中提取層級(jí)特征并進(jìn)行融合。

3.基于多模態(tài)融合器的算法

多模態(tài)融合器旨在將來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)有效地融合在一起。這些融合器可以是基于注意力機(jī)制、GCN或其他深度學(xué)習(xí)技術(shù)。例如：

*MM-Fuse：該算法使用基于注意力的融合器來(lái)融合圖像和文本特征，并將其輸入到U-Net中進(jìn)行分割。

*MCF：該算法使用GCN和多模態(tài)融合器來(lái)融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，并生成跨模態(tài)分割圖。

4.基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的算法

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以生成逼真的數(shù)據(jù)，這對(duì)于跨模態(tài)分割非常有用，因?yàn)樗梢陨赡繕?biāo)模態(tài)的分割掩碼。例如：

*MS-GAN：該算法使用GAN來(lái)生成文本指導(dǎo)的圖像分割掩碼，并將其作為真實(shí)分割掩碼進(jìn)行訓(xùn)練。

*MiFuse：該算法使用多模態(tài)GAN來(lái)融合圖像和文本特征，并生成跨模態(tài)分割圖。

5.基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法

弱監(jiān)督學(xué)習(xí)可以從標(biāo)記不充分的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，這對(duì)于跨模態(tài)分割非常有用，因?yàn)樗梢詼p輕人工標(biāo)注的負(fù)擔(dān)。例如：

*LSTR：該算法使用圖像和文本嵌入之間的協(xié)同注意力機(jī)制，從僅帶有圖像標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)跨模態(tài)分割。

*MS-SSL：該算法使用圖像和文本的自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，以從弱標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)跨模態(tài)分割。

以上算法代表了跨模態(tài)分割領(lǐng)域當(dāng)前最先進(jìn)的方法。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，預(yù)計(jì)跨模態(tài)分割算法的性能將進(jìn)一步提升，使其在圖像分割、醫(yī)學(xué)成像、自動(dòng)駕駛等廣泛應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。第五部分跨模態(tài)檢測(cè)算法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【跨模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法】

1.通過(guò)學(xué)習(xí)不同模態(tài)特征之間的相關(guān)性，跨模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法能夠檢測(cè)不同模態(tài)圖像中存在的同一目標(biāo)。

2.多模態(tài)輸入融合技術(shù)在跨模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法中至關(guān)重要，它通過(guò)不同模態(tài)輸入信息之間互補(bǔ)和冗余性，提高目標(biāo)檢測(cè)精度。

3.高級(jí)語(yǔ)義特征融合是跨模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)算法的另一個(gè)重要方面，它確?？缒B(tài)特征的充分理解和目標(biāo)信息的準(zhǔn)確提取。

【跨模態(tài)實(shí)例分割算法】

跨模態(tài)檢測(cè)算法

跨模態(tài)檢測(cè)的目標(biāo)是利用來(lái)自不同模態(tài)（例如視覺(jué)、語(yǔ)言、熱成像）的數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)物體和場(chǎng)景?？缒B(tài)檢測(cè)算法通過(guò)融合來(lái)自不同模態(tài)的信息來(lái)增強(qiáng)檢測(cè)能力。

常見(jiàn)的跨模態(tài)檢測(cè)算法

1.視覺(jué)-語(yǔ)言(VL)

視覺(jué)-語(yǔ)言算法利用視覺(jué)數(shù)據(jù)和自然語(yǔ)言描述來(lái)檢測(cè)物體。這些算法通常采用多模態(tài)特征提取器來(lái)提取不同模態(tài)的信息，并通過(guò)語(yǔ)言嵌入或注意力機(jī)制將它們?nèi)诤掀饋?lái)。

2.視覺(jué)-熱成像(VT)

視覺(jué)-熱成像算法利用視覺(jué)數(shù)據(jù)和熱成像數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)物體。這些算法通常利用熱成像數(shù)據(jù)來(lái)提供額外的溫度信息，這有助于識(shí)別和定位隱藏或偽裝的物體。

3.多模態(tài)(MM)

多模態(tài)算法利用來(lái)自多個(gè)模態(tài)（例如視覺(jué)、語(yǔ)言、熱成像）的數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)物體。這些算法通常采用異構(gòu)特征融合技術(shù)來(lái)處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)的異質(zhì)性。

跨模態(tài)檢測(cè)算法的優(yōu)點(diǎn)

*互補(bǔ)信息融合：跨模態(tài)檢測(cè)算法通過(guò)融合來(lái)自不同模態(tài)的信息來(lái)增強(qiáng)檢測(cè)能力。例如，視覺(jué)數(shù)據(jù)可以提供空間信息，而語(yǔ)言描述可以提供語(yǔ)義信息。

*魯棒性增強(qiáng)：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)具有不同的特性和優(yōu)勢(shì)。通過(guò)融合來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，跨模態(tài)檢測(cè)算法可以提高魯棒性，降低對(duì)單個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)噪聲或遮擋的影響。

*多模態(tài)場(chǎng)景處理：現(xiàn)實(shí)世界中經(jīng)常遇到包含不同模態(tài)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。跨模態(tài)檢測(cè)算法能夠處理這些多模態(tài)場(chǎng)景，提供全面的檢測(cè)結(jié)果。

跨模態(tài)檢測(cè)算法的應(yīng)用

跨模態(tài)檢測(cè)算法在各種應(yīng)用中具有廣闊的前景，包括：

*自動(dòng)駕駛：融合攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)車(chē)輛、行人和道路障礙物。

*機(jī)器人導(dǎo)航：利用視覺(jué)和超聲波數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)障礙物并規(guī)劃路徑。

*醫(yī)療影像：融合MRI、CT和PET數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)和診斷疾病。

*安防監(jiān)控：利用視覺(jué)和熱成像數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)入侵者和異常活動(dòng)。

*環(huán)境監(jiān)測(cè)：融合衛(wèi)星圖像、氣象數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)測(cè)環(huán)境變化。

跨模態(tài)檢測(cè)算法的挑戰(zhàn)

跨模態(tài)檢測(cè)算法也面臨著一些挑戰(zhàn)，包括：

*異質(zhì)數(shù)據(jù)融合：來(lái)自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)通常具有不同的格式和特征分布。

*語(yǔ)義差距：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)可能表達(dá)相同信息的不同方面。

*模型復(fù)雜性：跨模態(tài)檢測(cè)算法通常需要復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

跨模態(tài)檢測(cè)算法的發(fā)展趨勢(shì)

跨模態(tài)檢測(cè)算法正在快速發(fā)展，一些有前景的研究方向包括：

*異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)：探索新的方法來(lái)處理和融合來(lái)自不同模態(tài)的異構(gòu)數(shù)據(jù)。

*輕量級(jí)模型開(kāi)發(fā)：設(shè)計(jì)輕量級(jí)的跨模態(tài)檢測(cè)模型以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)應(yīng)用的需求。

*多模態(tài)自監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用未標(biāo)記或弱標(biāo)記的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督或自監(jiān)督學(xué)習(xí)。第六部分跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)知識(shí)導(dǎo)向的跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)

1.利用來(lái)自不同模態(tài)的知識(shí)（例如文本、圖像、視頻）來(lái)指導(dǎo)跨模態(tài)模型的學(xué)習(xí)。

2.將模態(tài)之間的關(guān)系建模為一個(gè)知識(shí)圖譜或知識(shí)庫(kù)，為模型提供額外的監(jiān)督信息。

3.通過(guò)知識(shí)推理機(jī)制，跨模態(tài)模型可以彌合不同模態(tài)之間的語(yǔ)義鴻溝，改善分割和檢測(cè)性能。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）輔助的跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)

1.利用對(duì)抗訓(xùn)練來(lái)生成與源模態(tài)數(shù)據(jù)相似的偽目標(biāo)數(shù)據(jù)，豐富目標(biāo)模態(tài)的數(shù)據(jù)集。

2.使用偽標(biāo)簽或其他機(jī)制來(lái)監(jiān)督偽目標(biāo)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，增強(qiáng)模型對(duì)目標(biāo)模態(tài)的理解。

3.GAN輔助的跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以克服數(shù)據(jù)稀缺的問(wèn)題，提高模型泛化能力。

自監(jiān)督跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)

1.設(shè)計(jì)無(wú)需人工標(biāo)注的自監(jiān)督任務(wù)，從跨模態(tài)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用表征。

2.使用對(duì)比學(xué)習(xí)、聚類(lèi)或其他自監(jiān)督機(jī)制來(lái)提取跨模態(tài)相關(guān)性或語(yǔ)義信息。

3.自監(jiān)督跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以避免昂貴的人工標(biāo)注，并發(fā)現(xiàn)未標(biāo)記數(shù)據(jù)中豐富的知識(shí)。

弱監(jiān)督跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)

1.利用比全監(jiān)督數(shù)據(jù)少得多的標(biāo)注信息來(lái)指導(dǎo)跨模態(tài)模型的學(xué)習(xí)。

2.使用圖像級(jí)或局部標(biāo)注、文本描述或其他弱監(jiān)督信息作為監(jiān)督信號(hào)。

3.弱監(jiān)督跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以充分利用未充分利用的數(shù)據(jù)，降低標(biāo)注成本。

半監(jiān)督跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)

1.結(jié)合標(biāo)注數(shù)據(jù)和未標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練跨模態(tài)模型。

2.使用一致性正則化、圖卷積網(wǎng)絡(luò)或其他半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)引導(dǎo)模型從未標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

3.半監(jiān)督跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以有效擴(kuò)大可用數(shù)據(jù)集，提高模型魯棒性和泛化能力。

多模態(tài)融合跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)

1.融合來(lái)自多個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)，為跨模態(tài)模型提供更全面的信息。

2.利用多模態(tài)融合模型來(lái)提取不同模態(tài)之間的互補(bǔ)特征，增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的理解。

3.多模態(tài)融合跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以提高模型在跨模態(tài)分割和檢測(cè)任務(wù)中的性能?？缒B(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)

跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它利用來(lái)自不同模態(tài)（例如圖像、文本或音頻）的數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)模型的性能。在跨模態(tài)分割和檢測(cè)任務(wù)中，它通常涉及使用來(lái)自輔助模態(tài)（例如文本或點(diǎn)云）的信息來(lái)輔助目標(biāo)模態(tài)（例如圖像）的分割或檢測(cè)任務(wù)。

跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)背后的基本原理是不同模態(tài)之間存在互補(bǔ)信息和關(guān)聯(lián)性。例如，在圖像分割任務(wù)中，文本描述可以提供語(yǔ)義信息，幫助模型區(qū)分不同的對(duì)象類(lèi)別。同樣，在對(duì)象檢測(cè)任務(wù)中，點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以提供三維形狀信息，幫助模型準(zhǔn)確定位對(duì)象。

跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以分為兩大類(lèi)：

*早期融合方法：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在模型輸入端融合，然后再進(jìn)行分割或檢測(cè)。

*晚期融合方法：保持不同模態(tài)的數(shù)據(jù)流獨(dú)立，直到模型的后期階段才進(jìn)行融合。

早期融合方法

早期融合方法包括以下常見(jiàn)技術(shù)：

*特征級(jí)融合：將不同模態(tài)的特征向量直接連接起來(lái)，形成一個(gè)新的高維特征空間。

*模態(tài)注意機(jī)制：分配權(quán)重給不同模態(tài)的特征，使模型可以根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)地調(diào)整注意力。

*模態(tài)自適應(yīng)層：使用可訓(xùn)練的層來(lái)對(duì)齊不同模態(tài)的特征分布。

晚期融合方法

晚期融合方法包括以下常見(jiàn)技術(shù)：

*決策級(jí)融合：將不同模態(tài)的分割或檢測(cè)結(jié)果組合起來(lái)，通過(guò)投票或平均等方式獲得最終結(jié)果。

*反向注意力模塊：允許模型從目標(biāo)模態(tài)的預(yù)測(cè)中反向傳遞信息到輔助模態(tài)，以增強(qiáng)輔助模態(tài)的特征表示。

*模態(tài)間自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)：使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）或注意力機(jī)制來(lái)轉(zhuǎn)換不同模態(tài)之間的數(shù)據(jù)，從而增強(qiáng)模態(tài)之間的互補(bǔ)性。

應(yīng)用

跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于跨模態(tài)分割和檢測(cè)任務(wù)，包括：

*語(yǔ)義圖像分割：結(jié)合文本描述或點(diǎn)云數(shù)據(jù)來(lái)提高圖像分割的語(yǔ)義準(zhǔn)確性。

*實(shí)例分割：利用文本或點(diǎn)云信息來(lái)對(duì)圖像中的單個(gè)實(shí)例進(jìn)行分割。

*對(duì)象檢測(cè)：使用文本描述或點(diǎn)云數(shù)據(jù)來(lái)提高目標(biāo)定位和識(shí)別精度。

*醫(yī)學(xué)圖像分割和檢測(cè)：利用多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像（例如MRI和CT）來(lái)輔助醫(yī)學(xué)圖像分割和疾病檢測(cè)。

優(yōu)勢(shì)

跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)具有以下優(yōu)勢(shì)：

*提高性能：利用互補(bǔ)信息增強(qiáng)模型性能，提高分割或檢測(cè)精度。

*減少監(jiān)督：通過(guò)輔助模態(tài)的數(shù)據(jù)，可以減少對(duì)目標(biāo)模態(tài)標(biāo)注的需求，降低數(shù)據(jù)收集成本。

*魯棒性增強(qiáng)：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)源可以提供冗余信息，增強(qiáng)模型的魯棒性，使其對(duì)噪聲和干擾更具抵抗力。

限制

跨模態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)也存在一些限制：

*數(shù)據(jù)對(duì)齊挑戰(zhàn)：確保不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在空間和語(yǔ)義上對(duì)齊可能具有挑戰(zhàn)性。

*模態(tài)偏差：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)分布可能存在差異，這可能導(dǎo)致模型偏向于某些模態(tài)。

*計(jì)算成本：融合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)可能會(huì)增加模型的計(jì)算成本。第七部分跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)無(wú)監(jiān)督跨模態(tài)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)

1.無(wú)需標(biāo)注的手動(dòng)聚合特征，依賴(lài)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊。

2.利用回歸模型或?qū)剐詫W(xué)習(xí)等技術(shù)建立不同模態(tài)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，減少模態(tài)差異。

3.在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化多個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)分布，增強(qiáng)跨模態(tài)特征表示的一致性。

無(wú)監(jiān)督跨模態(tài)表示學(xué)習(xí)

1.通過(guò)自動(dòng)編碼器或生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等生成模型，從不同模態(tài)中學(xué)習(xí)共同的潛空間表示。

2.通過(guò)最大化模態(tài)間重建誤差或?qū)剐該p失，強(qiáng)制生成模型輸出具有模態(tài)無(wú)關(guān)的潛在特征。

3.這種無(wú)監(jiān)督表示學(xué)習(xí)方法可以捕捉跨模態(tài)語(yǔ)義相似性，促進(jìn)不同模態(tài)信息的整合和理解?？缒B(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)范例，它旨在將不同模態(tài)（例如圖像、文本或音頻）的數(shù)據(jù)表示映射到一個(gè)共同的潛在空間，而無(wú)需使用明確的標(biāo)簽。它通過(guò)利用不同模態(tài)之間的內(nèi)在相關(guān)性來(lái)學(xué)習(xí)從一種模態(tài)到另一種模態(tài)的映射，從而實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)理解和知識(shí)轉(zhuǎn)移。

基本原理

跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)遵循以下基本原理：

*模態(tài)表示學(xué)習(xí)：首先，從不同模態(tài)中提取數(shù)據(jù)表示，例如從圖像中提取特征向量，從文本中提取單詞嵌入。

*跨模態(tài)映射：然后學(xué)習(xí)一個(gè)映射函數(shù)，將不同模態(tài)的表示投影到一個(gè)共同的潛在空間。該潛在空間旨在保留不同模態(tài)之間共享的語(yǔ)義信息。

*損失函數(shù)：優(yōu)化過(guò)程中使用損失函數(shù)來(lái)衡量映射函數(shù)的性能。常見(jiàn)的損失函數(shù)包括最大似然估計(jì)(MLE)、交叉熵?fù)p失和度量學(xué)習(xí)損失。

方法

跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可分為兩類(lèi)：

*生成式方法：這些方法生成目標(biāo)模態(tài)中的數(shù)據(jù)樣本，以匹配源模態(tài)中的數(shù)據(jù)。

*判別式方法：這些方法直接學(xué)習(xí)跨模態(tài)映射，而無(wú)需生成數(shù)據(jù)。

生成式方法

生成式跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括：

*生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)：一種對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成器生成與目標(biāo)模態(tài)相似的數(shù)據(jù)，而判別器將生成的數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)區(qū)分開(kāi)來(lái)。

*自編碼器：一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)將源模態(tài)數(shù)據(jù)編碼為緊湊的表示，然后解碼為目標(biāo)模態(tài)數(shù)據(jù)。

判別式方法

判別式跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括：

*距離度量網(wǎng)絡(luò)(DME)：一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)將不同模態(tài)的表示映射到一個(gè)公共空間，使得相似模態(tài)的距離較小，不同模態(tài)的距離較大。

*深度嵌入集群(DEC)：一種方法，利用聚類(lèi)算法將不同模態(tài)的表示聚集成語(yǔ)義上相關(guān)的組，從而確定跨模態(tài)映射。

應(yīng)用

跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括：

*圖像-文本對(duì)齊：將圖像和文本對(duì)應(yīng)到共同的語(yǔ)義空間，用于圖像字幕和文本到圖像檢索。

*跨模態(tài)檢索：在不同模態(tài)之間進(jìn)行檢索，例如從圖像中檢索相關(guān)文本或從文本中檢索相關(guān)圖像。

*多模態(tài)情感分析：分析跨模態(tài)數(shù)據(jù)（例如文本和音頻）中的情感，以獲得更全面的情感理解。

*醫(yī)療診斷：將醫(yī)學(xué)圖像和患者病歷對(duì)齊到一個(gè)共同的空間，以提高診斷準(zhǔn)確性。

*推薦系統(tǒng)：基于用戶(hù)跨模態(tài)交互（例如點(diǎn)擊、購(gòu)買(mǎi)和評(píng)分）提供個(gè)性化推薦。

優(yōu)勢(shì)

跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)提供了以下優(yōu)勢(shì)：

*無(wú)需標(biāo)注數(shù)據(jù)：它可以從大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而降低數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注成本。

*跨模態(tài)知識(shí)轉(zhuǎn)移：它允許在不同模態(tài)之間共享知識(shí)，增強(qiáng)不同任務(wù)的性能。

*魯棒性：它對(duì)模態(tài)間差異和噪聲具有魯棒性，使其適用于現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用程序。

局限性

跨模態(tài)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)也存在一些局限性：

*學(xué)習(xí)偏差：模型可能會(huì)