Decoding Visual Neural Representations by Multimodal with Dynamic Balancing

📄 arXiv: 2509.03433v1 📥 PDF

作者: Kaili sun, Xingyu Miao, Bing Zhai, Haoran Duan, Yang Long

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出一种动态平衡多模态解码框架，提升脑电信号解码视觉神经表征的准确性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 脑电信号解码 多模态融合 视觉神经表征 动态平衡 语义对应

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效解码低信噪比脑电信号中的视觉神经表征，缺乏对多模态信息的有效融合。
  2. 利用文本模态增强语义对应，设计适配器模块稳定高维表征，并提出动态平衡策略调整模态贡献。
  3. 在ThingsEEG数据集上，Top-1准确率提升2.0%，Top-5准确率提升4.7%，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种创新的框架，集成了脑电（EEG）、图像和文本数据，旨在从低信噪比的脑电信号中解码视觉神经表征。具体来说，引入文本模态以增强脑电信号和视觉内容之间的语义对应关系。借助文本提供的显式语义标签，同一类别的图像和脑电特征可以在共享的多模态空间中与相应的文本表征更紧密地对齐。为了充分利用预训练的视觉和文本表征，我们提出了一个适配器模块，该模块减轻了高维表征的不稳定性，同时促进了跨模态特征的对齐和融合。此外，为了缓解文本表征引入的多模态特征贡献不平衡问题，我们提出了一种模态一致性动态平衡（MCDB）策略，该策略动态调整每个模态的贡献权重。我们进一步提出了一种随机扰动正则化（SPR）项，通过在模态优化过程中引入动态高斯噪声来增强基于语义扰动的模型的泛化能力。在ThingsEEG数据集上的评估结果表明，我们的方法在Top-1和Top-5准确率指标上均超过了先前的最先进方法，分别提高了2.0％和4.7％。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从低信噪比的脑电（EEG）信号中准确解码视觉神经表征的问题。现有方法在处理噪声大的脑电信号时表现不佳，并且缺乏有效利用多模态信息（如文本）来增强解码效果的机制。因此，如何有效地融合脑电、图像和文本信息，并减轻噪声的影响，是本文要解决的关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用文本模态作为桥梁，增强脑电信号和视觉内容之间的语义关联。通过将脑电、图像和文本特征映射到共享的多模态空间，可以利用文本提供的显式语义信息来指导脑电信号的解码过程。此外，通过动态平衡不同模态的贡献，可以缓解由于文本模态引入的特征不平衡问题，从而提高解码的准确性和鲁棒性。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块：分别从脑电、图像和文本数据中提取特征。图像和文本特征通常使用预训练模型提取。2) 适配器模块：用于稳定高维表征，并促进跨模态特征的对齐和融合。3) 多模态融合模块：将不同模态的特征进行融合，形成统一的多模态表征。4) 解码模块：根据多模态表征解码视觉神经表征。5) 模态一致性动态平衡（MCDB）模块：动态调整每个模态的贡献权重。6) 随机扰动正则化（SPR）模块：通过引入动态高斯噪声来增强模型的泛化能力。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 引入文本模态来增强脑电信号和视觉内容之间的语义对应关系。2) 提出模态一致性动态平衡（MCDB）策略，动态调整每个模态的贡献权重，缓解模态不平衡问题。3) 提出随机扰动正则化（SPR）项，增强模型的泛化能力。

关键设计：适配器模块的设计旨在缓解高维表征的不稳定性，通常采用线性层或非线性层进行特征转换。MCDB策略通过计算每个模态特征的梯度，并根据梯度的大小动态调整模态权重。SPR模块则是在模态优化过程中引入动态高斯噪声，噪声的大小可以根据训练的进度进行调整。损失函数通常包括分类损失和模态一致性损失，用于优化模型的参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在ThingsEEG数据集上取得了显著的性能提升。在Top-1准确率上，该方法比之前的最佳方法提高了2.0%；在Top-5准确率上，提高了4.7%。这些结果表明，该方法能够更准确地解码脑电信号中的视觉神经表征，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于脑机接口（BCI）领域，例如辅助视觉障碍人士理解周围环境，或用于神经反馈治疗。通过更准确地解码脑电信号中的视觉信息，可以实现更自然、更高效的人机交互。未来，该技术有望应用于虚拟现实、游戏控制、智能家居等领域，为用户提供更加个性化和智能化的服务。

📄 摘要（原文）

In this work, we propose an innovative framework that integrates EEG, image, and text data, aiming to decode visual neural representations from low signal-to-noise ratio EEG signals. Specifically, we introduce text modality to enhance the semantic correspondence between EEG signals and visual content. With the explicit semantic labels provided by text, image and EEG features of the same category can be more closely aligned with the corresponding text representations in a shared multimodal space. To fully utilize pre-trained visual and textual representations, we propose an adapter module that alleviates the instability of high-dimensional representation while facilitating the alignment and fusion of cross-modal features. Additionally, to alleviate the imbalance in multimodal feature contributions introduced by the textual representations, we propose a Modal Consistency Dynamic Balance (MCDB) strategy that dynamically adjusts the contribution weights of each modality. We further propose a stochastic perturbation regularization (SPR) term to enhance the generalization ability of semantic perturbation-based models by introducing dynamic Gaussian noise in the modality optimization process. The evaluation results on the ThingsEEG dataset show that our method surpasses previous state-of-the-art methods in both Top-1 and Top-5 accuracy metrics, improving by 2.0\% and 4.7\% respectively.