基於視覺語言提示和模態丟棄的多模態情感識別

核心概念

本文提出了一種基於視覺語言提示學習和模態丟棄的多模態情感識別方法,以提高情感識別的準確性和泛化性能。

摘要

本文提出了以下方法:

1. EmoVCLIP: 基於CLIP的視覺語言提示學習模型,用於視頻情感識別任務。通過在CLIP上進行提示學習,EmoVCLIP可以提高CLIP在情感視頻上的性能。

2. 模態丟棄: 為了解決多模態融合中的模態依賴問題,我們採用模態丟棄的方法來實現鲁棒的信息融合。

3. GPT4-Baichuan: 我們建議使用GPT4作為Baichuan的提示,以增強Baichuan在提取情感信息方面的能力。

4. 自我訓練: 我們利用自我訓練策略來利用未標記的視頻。在這個過程中,我們使用我們模型生成的高置信度的偽標籤的未標記視頻,並將其納入訓練集。

實驗結果表明,我們的模型在MER2024-SEMI賽道中排名第一,在測試集上達到了90.15%的準確率。

统计

我們的模型在測試集上達到了90.15%的準確率,優於最佳基線結果3%。
使用模態丟棄比不使用更有利於不同模態的融合,緩解了模態依賴和競爭的影響。

引用

無

从中提取的关键见解

Multimodal Emotion Recognition with Vision-language Prompting and Modality Dropout

by Anbin QI, Zh... 在 arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07078.pdf

更深入的查询

如何進一步提高模型在未標記數據上的利用效率?

為了進一步提高模型在未標記數據上的利用效率，可以考慮以下幾個策略：

增強自我訓練策略：在自我訓練過程中，可以引入更高效的伪標籤生成方法，例如使用更精確的模型來生成伪標籤，或是採用多樣化的伪標籤生成技術，以提高伪標籤的質量和多樣性。這樣可以使模型在訓練過程中獲得更具代表性的未標記數據。

數據擴增技術：通過數據擴增技術來增加未標記數據的多樣性，例如對視頻進行隨機裁剪、旋轉、顏色變換等操作，這樣可以幫助模型學習到更穩健的特徵，從而提高其在未標記數據上的表現。

多階段訓練：可以考慮將訓練過程分為多個階段，首先使用標記數據進行初步訓練，然後逐步引入未標記數據進行微調。這樣的分階段訓練可以幫助模型更好地適應未標記數據的特徵。

集成學習：通過集成多個模型的預測結果，可以提高對未標記數據的識別準確性。不同模型可能會對未標記數據有不同的理解，集成這些模型的結果可以減少單一模型的偏差。

主動學習：在訓練過程中，主動選擇最具信息量的未標記數據進行標記，這樣可以最大化利用有限的標記資源，並提高模型的學習效率。

除了情感識別,EmoVCLIP是否可以應用於其他視頻理解任務?

EmoVCLIP作為一種基於視覺-語言提示學習的視頻理解模型，除了情感識別外，還可以應用於多種其他視頻理解任務，包括但不限於：

行為識別：EmoVCLIP可以用於識別視頻中的特定行為或動作，例如運動、舞蹈或日常活動。通過分析視頻中的時間序列特徵，模型能夠捕捉到行為的動態變化。

場景理解：該模型可以用於分析視頻中的場景結構和內容，識別場景中的物體、人物及其相互關係，從而實現更高層次的場景理解。

視頻摘要：EmoVCLIP可以用於生成視頻摘要，通過提取視頻中的關鍵幀和重要信息，幫助用戶快速了解視頻內容。

視頻檢索：該模型可以用於視頻檢索任務，通過將視頻內容與文本查詢進行匹配，實現基於內容的視頻檢索。

多模態學習：EmoVCLIP的架構可以擴展到其他多模態學習任務，例如視頻與文本的聯合學習，從而提高模型在多模態數據上的表現。

在多模態融合中,除了模態丟棄,是否還有其他方法可以解決模態競爭的問題?

在多模態融合中，除了模態丟棄外，還有多種方法可以解決模態競爭的問題：

加權融合：通過為不同模態分配不同的權重來進行融合，這樣可以根據每個模態在特定任務中的重要性來調整其影響力，從而減少模態之間的競爭。

注意力機制：使用注意力機制來動態調整不同模態的貢獻，模型可以根據當前輸入的特徵自動選擇最相關的模態進行融合，這樣可以有效減少模態之間的競爭。

模態特徵選擇：在融合過程中，通過特徵選擇技術來選擇最具信息量的特徵，這樣可以減少冗餘信息的影響，從而提高融合效果。

對抗訓練：通過對抗訓練的方式，促使模型學習到更具魯棒性的特徵表示，這樣可以減少模態之間的競爭，並提高模型的整體性能。

多模態生成模型：使用生成模型來生成不同模態的特徵，這樣可以在融合過程中引入更多的上下文信息，從而減少模態競爭的影響。

這些方法可以幫助提高多模態融合的效果，從而增強模型在各種任務中的表現。