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多模态融合是多模态智能中的根原任务之一。
多模态融合的动机正在于结折操做来自差异模态的有效信息提升粗俗任务的精确性和不乱性。传统的多模态融合办法往往依赖高量质数据，难以适应现真使用中的复纯低量的多模态数据。
由天津大学、中国人民大学、新加坡科技钻研局、四川大学、西安电子科技大学以及哈尔滨家产大学（深圳）怪异发布的低量多模态数据融合综述《Multimodal Fusion on Low-quality Data:A ComprehensiZZZe SurZZZey》从统一室角引见了多模态数据的融合挑战，并针对低量多模态数据的现有融合方式及该规模潜正在的展开标的目的停行了梳理。
arXiZZZ链接：awesome-list链接：hts://githubss/QingyangZhang/awesome-low-quality-multimodal-learning
传统多模态融合模型
人类通过融合多个模态的信息对世界停行感知。
纵然某些模态的信号不牢靠时，人类也具备办理那些低量质多模态数据信号并感知环境的才华。
只管多模态进修已得到了长足的展开，多模态呆板进修模型仍缺乏有效融合真活着界中低量质多模态数据的才华。理论经历中，传统多模态融合模型的机能正在以下场景下会存正在显著下降：
（1）
噪声多模态数据：局部模态的某些特征受噪声扰动而损失了本有的信息。真活着界中，未知的环境因素、传感器毛病、信号正在传输历程中的损失都可能引入噪声的烦扰，进而侵害多模态融合模型的牢靠性。
（2）
缺失多模态数据：由于各类现真因素，真际聚集到的多模态数据样原的某些模态可能存正在缺失。譬喻正在医学规模，病人的各项生理检查结果所形成的多模态数据可能存正在重大的缺失景象，某些病人可能从未作过某一项检查。
（3）
不平衡多模态数据：由于模态之间的异量编码属性和信息量质不同存正在纷比方致的景象，进而招致模态间进修不平衡问题的显现。多模态融合历程中，模型可能过度依赖某些模态，而忽室其余模态所包孕的潜正在有效信息。
（4）
动态低量的多模态数据：由于使用环境的复纯多变，差异常原、差异时空，模态量质具有动态厘革特性。低量模态数据的显现往往难以提早预知，那为多模态融合带来了挑战。
为了丰裕描写低量质多模态数据的性量及办理办法，该文章对目前的低量质多模态融合规模的呆板进修办法停行了总结，系统回想了该规模的展开历程，并进一步展望了需进一步钻研的问题。
图1. 低量质多模态数据分类示用意，皇涩和蓝涩代表两个模态，颜涩越深代表量质越高
多模态融合中的去噪办法问题界说：噪声是招致多模态数据量质下降的最常见起因之一。
原文次要关注两类噪声：
（1）
模态相关的多模态噪声。那类噪声可能是由于传感器误差（如医疗诊断中的仪器误差）、环境因素（如主动驾驶中的雨雾天气）等因素招致，噪声局限于某个特定的模态内部的某些特征层面上。
（2）语义级其它跨模态噪声。那类噪声是由模态之间高层语义的分比方错误齐景象招致，相比于特征层的多模态噪声更难以办理。侥幸的是，由于多模态数据模态之间的互补性和信息的冗余性，正在多模态融合历程中，结折多个模态的信息停行去噪已被证真是卓有后果的战略。
办法分类：
特征级其它多模态去噪办法高度依赖于真际任务中所波及到的详细模态。
原文次要以多模态图像融合任务为例停行注明。正在多模态图像融合中，收流的去噪办法蕴含加权融合及结折变分两大类。
加权融合办法思考到特征噪声具有随机性而真正在数据从命特定分布，进而通过加权求和的方式打消噪声的映响；
结折变分办法则是对传统单模态图像变分去噪的拓展，能够将去噪历程转化为劣化问题的求解历程，并操做来自多个模态的互补性信息来提升去噪成效。语义级其它跨模态噪声由弱对齐或分比方错误齐的多模态样原对招致。
譬喻，正在结折RGB和热感图像的多模态目的检测任务中，由于传感器的不同，只管同一个目的正在两个模态中都有显现，但是其精准的位置和姿势正在差异的模态中可能略有差异（弱对齐），为精准预计位置信息带来了挑战。
正在社交媒体的内容了解任务中，一个样原（譬喻一条微博）的图像和文原模态所包孕的语义信息可能相差甚远，以至毫不相干（彻底分比方错误齐），那进一步为多模态融合带来更大的挑战。办理跨模态语义噪声的方式蕴含规矩过滤、模型过滤、噪声鲁棒的模型正则化等办法。
将来展望：只管对数据噪声的办理早已正在规范呆板进修任务中获得了宽泛的钻研，但正在多模态场景下，如何结折操做模态之间的互补性和一致性以弱化噪声的映响仍然是一个亟待处置惩罚惩罚的钻研问题。
另外，取传统的特征级其它去噪差异，如安正在多模态大模型的预训练和揣渡历程中处置惩罚惩罚语义级其它噪声是风趣且极富挑战性的问题。
表1. 针对噪声的多模态融合办法分类
缺失多模态数据融合办法问题界说：真正在场景下所聚集的多模态数据往往是不完好的，由于存储方法损坏、数据传输历程的不牢靠等各类因素，多模态数据时常不成防行的损失掉局部模态的信息。
譬喻：正在引荐系统中，用户的阅读记录和信毁品级等形成为了多模态的数据，然而，由于权限和隐私问题，往往无奈彻底聚集到用户所有模态的信息来构建多模态进修系统。
正在医疗诊断中，由于某些病院的方法有限、特定的检查老原较高，差异的病人的多模态诊断数据往往也是高度不完好的。
办法分类：依照「能否须要显式的对缺失多模态数据停行补全」的分类准则，缺失多模态数据融合办法可分为：
（1）基于补全的多模态融合办法
基于补全的多模态融合办法蕴含模型无关的补全办法：譬喻间接通过对缺失模态填充0值或残余模态的均值的补全办法；
基于图或核的补全办法：那类办法不间接进修如何补全本始多模态数据，而是为每个模态结构图或核，进而进修样原对之间的相似度或联系干系度信息，进而对缺失数据停行补全；
间接正在本始特征级别停行补全：局部办法操做生成模型，如生成反抗网络GAN及其变体间接补全缺失的特征。
（2）无需补全的多模态融合办法。
取基于补全的办法差异，无需补全的办法重点关注如何操做未缺失的模态所包孕的有用信息融合出尽可能好的表征，那类办法往往
对冀望进修到的统一表征添加约束，使得此表征能够表示可不雅察看到的模态数据的完好信息，以绕开补全历程停行多模态融合。
图2. 基于补全的缺失多模态数据融合办法分类
将来展望：只管目前国内外已提出了很多办法来处置惩罚惩罚聚类、分类等规范呆板进修任务中的不完许多几多模态数据融合问题，但仍然存正在一些更深层次的挑战。
譬喻：对于缺失模态补全方案中的补全数据的量质评价但凡被忽室。
另外，操做先验缺失数据位置信息屏蔽缺失模态的战略自身难以补救模态缺失带来的信息界限和信息不平衡问题。
表2. 针对缺失多模态数据的融合办法分类
平衡的多模态融合办法问题界说：正在多模态进修中，但凡用结折训练的方式整折差异模态数据以进步模型的整体机能和泛化暗示。然而，那类宽泛给取的、运用统一进修目的的结折训练范式
疏忽了差异模态数据的异量性。
一方面，
差异模态正在数据起源及模式方面的异量性，使得它们正在支敛速度等方面具有差异的特点，从而使所有模态难以同时获得很好的办理和进修，给多模态结折进修带来了艰难；
另一方面，那种不同也反映正在
单模态数据的量质上。只管所有模态都形容了雷同的观念，但它们取目的变乱或目的对象相关的信息质却各不雷同。基于最大似然进修目的的深度神经网络具有贪婪进修的特点，招致多模态模型往往依赖于具有高判别信息的、较易进修的高量质模态，而对其余模态信息建模有余。
为了应对那些挑战并进步多模态模型的进修量质，
平衡多模态进修的相关钻研最近获得了宽泛关注。
办法分类：依照平衡角度的差异，可将相关办法分为
基于特性差此外办法和
基于量质差此外办法。
（1）宽泛运用的多模态结折训练框架往往
忽室了单模态数据固有的进修属性不同，那可能会对模型的机能孕育发作负面映响。基于特性差此外办法是从每种模态正在进修特性上的不同着手，正在进修目的、劣化、架构方面检验测验处置惩罚惩罚那一问题。
（2）最近的钻研进一步发现，多模态模型往往
重大依赖于某些高量质信息模态，而疏忽了其余模态，招致对所有模态进修有余。基于量质差此外办法从那一角度着手，从进修目的、劣化办法、模型架会谈数据加强的角度检验测验处置惩罚惩罚那一问题并促进多模态模型对差异模态的均衡操做。
表3. 平衡多模态数据融合办法分类
将来展望：平衡多模态进修办法次要针对多模态数据的异量性所招致的差异模态间进修特性或数据量质上的不同。那些办法从进修目的、劣化办法、模型架会谈数据加强等差异角度提出理处置惩罚惩罚方案。
平衡多模态进修当前是一个兴旺展开的规模，有不少真践和使用标的目的还没有获得丰裕摸索。譬喻，目前的办法次要局限于典型的多模态任务，其大多是判别性任务和少数生成性任务。
除此以外，多模态大模型也须要结折具有差异量质的模态数据，也存正在那种客不雅观上的不平衡问题，据此冀望正在多模态大模型场景中扩展现有钻研或设想新的处置惩罚惩罚方案。
动态多模态融合办法问题界说： 动态多模态数据指的是模态的量质随输入样原、场景的差异而动态扭转。譬喻主动驾驶场景中，系统通过RGB和红外传感器获与路面和目的信息，正在光照较好的状况下，RGB摄像头由于能够捕捉目的的富厚纹理和涩彩信息，可以更好地撑持智能系统的决策；
然而正在光照有余的夜间，红外传感器供给的感知信息则更为牢靠。如何使得模型能够
主动感知赴任异模态量质的厘革，从而停行精准和不乱的融合，是动态多模态融合办法的焦点任务。
表4. 动态多模态融合办法分类
办法分类：动态多模态融合办法可以大抵分为三类：
（1）启示式动态融合办法：
启示式动态融合办法依赖算法设想者对多模态模型使用场景的了解，正常通过针对性地引入
动态融合机制来真现。
譬喻，正在RGB/热感信号协同的多模态目的检测任务中，钻研者启示式地设想了光照感知模块以动态评价输入图像的光照状况，并基于光照强度动态调理RGB和热感模态的融合权重停行环境适应。当亮度较高时，次要依赖RGB模态停行决策，反之则次要依赖热感模态停行决策。
（2）基于留心力机制的动态融合办法：
基于留心力机制的动态融合办法次要聚焦于
默示层融合。留心力机制自身就具有动态特性，因而，可以作做地用于多模态动态融合任务。
Self-attention、Spatial attention、Channel attention以及Transformer等多种机制被宽泛用于多模态融合模型的构建。那类办法正在任务目的的驱动下主动地进修如何停行动态融合。基于留心力机制的融合，正在缺乏显式大概启示式引导状况下也能够一定程度上适应动态低量质的多模态数据。
（3）不确定性感知的动态融合办法：
不确定性感知的动态融合办法往往具有
愈加明晰、可评释的融合机制。取基于留心力机制的复纯融合形式差异，不确定性感知的动态融合办法依靠对模态的不确定性预计（如证据、能质、熵等）来适应低量质多模态数据。
详细地，不确定性感知能够用于描写输入数据各个模态的量质厘革状况。当输入样原的某个模态量质变低时，模型基于该模态决策的不确定性随之变高，为后续融合机制设想供给明白辅导。另外，相比于启示式和留心力机制，不确定性感知的动态融合办法可以供给劣秀的真践担保。
将来展望：只管正在传统的多模态融合任务中，不确定性感知的动态融合办法的劣越性曾经从实验和真践上获得了证真，但是，正在SOTA的多模态模型（不限于融合模型，如CLIP/BLIP等）中，动态性的思想还具有较大发掘和使用潜力。
另外，具有真践担保的动态融合机制往往局限于决策层面，如何使得其正在表征层阐扬做用也值得考虑和摸索。
