CV方向多模態(tài)融合有哪些好的paper?

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)可以從包含多個說話人和背景噪音的視頻中，分離并增強特定說話人的語音。

二、”VQA: Visual Question Answering”

該研究通過深度學習模型融合視覺和文本信息，回答關(guān)于圖片內(nèi)容的問題。這篇論文的方法有很強的實用性，例如用于增強搜索引擎的功能、提升圖像的無障礙訪問等。

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、語言和動作的導航系統(tǒng)，它能解決在復雜環(huán)境下的導航任務。這篇論文的方法可以廣泛應用于機器人導航、虛擬現(xiàn)實等場景。

四、”Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences”

該論文在自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）交叉領(lǐng)域，提出了一種多模態(tài)Transformer模型，用于處理不對齊的多模態(tài)語言序列。

五、”Audio Visual Scene-Aware Dialog”

該論文在對話系統(tǒng)領(lǐng)域，探索了利用視覺和聽覺信息來提升場景感知對話的能力。

延伸閱讀

多模態(tài)融合在實際應用中的挑戰(zhàn)

雖然多模態(tài)融合在理論上取得了許多重要的突破，但在實際應用中，如何有效地融合和利用各種模態(tài)的信息仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)。例如，在復雜環(huán)境下，各種模態(tài)信息可能會相互干擾，導致融合的結(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)性和不對齊性，如何解決這些問題是當前研究的重點。此外，多模態(tài)融合的模型通常需要大量的標注數(shù)據(jù)，如何在有限的標注數(shù)據(jù)下提高模型的性能，也是一個需要解決的問題。