揭秘 AI 多模態融合的“智慧核心”：六校聯合發布低質數據融合新篇章

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原標題：揭秘 AI 多模態融合的“智慧核心”：六校聯合發布低質數據融合新篇章
關鍵字：方法,數據,噪聲,模型,動態
文章來源：AI科技評論
內容字數：9765字

內容摘要：

多模態融合是多模態智能中的基礎任務之一。多模態融合的動機在于聯合利用來自不同模態的有效信息提升下游任務的準確性和穩定性。傳統的多模態融合方法往往依賴高質量數據，難以適應現實應用中的復雜低質的多模態數據。
由天津大學、中國人民大學、新加坡科技研究局、四川大學、西安電子科技大學以及哈爾濱工業大學（深圳）共同發布的低質多模態數據融合綜述《Multimodal Fusion on Low-quality Data:A Comprehensive Survey》從統一視角介紹了多模態數據的融合挑戰，并針對低質多模態數據的現有融合方式及該領域潛在的發展方向進行了梳理。
arXiv鏈接：http://arxiv.org/abs/2404.18947
awesome-list鏈接：https://github.com/QingyangZhang/awesome-low-quality-multimodal-learning1引言人類通過融合多個模態的信息對世界進行感知。即使某些模態的信號不可靠時，人類也具備處理這些低質量多模態數據信號并感知環境的能力。盡管多模態學習已取得了長足的發展，多模態機器學習模

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。