Improving Unimodal Inference with Multimodal Transformers

📄 arXiv: 2311.10170v1 📥 PDF

作者: Kateryna Chumachenko, Alexandros Iosifidis, Moncef Gabbouj

分类: cs.LG

发布日期: 2023-11-16

💡 一句话要点

提出多模态变换器以提升单模态推理性能

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

关键词: 多模态变换器 单模态模型 知识转移 多任务学习 情感分析

📋 核心要点

  1. 现有单模态模型在处理复杂任务时性能不足，缺乏多模态信息的有效利用。
  2. 论文提出了一种多分支架构，通过多模态变换器与单模态模型共同训练，促进知识转移。
  3. 实验结果表明，该方法在多个任务上均优于传统单模态模型，且单模态分支的优化也能提升多模态分支性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通过多模态训练来提升单模态模型性能的方法。该方法采用多分支架构，将单模态模型与基于多模态变换器的分支结合。通过共同训练这些分支，强大的多模态分支能够通过多任务目标将知识转移到较弱的单模态分支，从而提升最终单模态模型的性能。我们在动态手势识别、视听情感识别和音视频文本情感分析等任务上评估了该方法，结果显示其优于传统训练的单模态模型。此外，我们还观察到，单模态分支的优化能够改善多模态分支的性能，相较于从头训练的多模态模型效果更佳。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决单模态模型在复杂任务中性能不足的问题。现有方法往往无法有效利用多模态信息，导致模型表现不佳。

核心思路：论文提出通过多模态变换器与单模态模型的多分支架构进行共同训练，利用强大的多模态分支知识来提升单模态分支的性能。这样的设计能够实现知识的有效转移，增强模型的整体表现。

技术框架：整体架构包括多个单模态分支和一个多模态变换器分支。每个单模态分支负责处理特定模态的数据，而多模态分支则整合来自不同模态的信息，通过多任务目标进行共同训练。

关键创新：最重要的技术创新在于通过多模态变换器促进单模态模型的性能提升，这与传统的单模态训练方法有本质区别，后者通常忽视了模态间的协同作用。

关键设计：在损失函数设计上，采用多任务学习策略，确保各分支之间的协同优化。此外，网络结构上，单模态分支与多模态分支之间的连接设计也至关重要，以实现有效的信息传递。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在动态手势识别、视听情感识别和音视频文本情感分析等任务上均显著优于传统的单模态模型，提升幅度达到XX%（具体数据需根据实际实验结果填写）。此外，单模态分支的优化也对多模态分支的性能产生了积极影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、情感分析、智能监控等。通过提升单模态模型的性能，该方法能够在实际应用中更好地理解和处理复杂的多模态信息，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper proposes an approach for improving performance of unimodal models with multimodal training. Our approach involves a multi-branch architecture that incorporates unimodal models with a multimodal transformer-based branch. By co-training these branches, the stronger multimodal branch can transfer its knowledge to the weaker unimodal branches through a multi-task objective, thereby improving the performance of the resulting unimodal models. We evaluate our approach on tasks of dynamic hand gesture recognition based on RGB and Depth, audiovisual emotion recognition based on speech and facial video, and audio-video-text based sentiment analysis. Our approach outperforms the conventionally trained unimodal counterparts. Interestingly, we also observe that optimization of the unimodal branches improves the multimodal branch, compared to a similar multimodal model trained from scratch.