Multimodal Fusion on Low-quality Data: A Comprehensive Survey
作者: Qingyang Zhang, Yake Wei, Zongbo Han, Huazhu Fu, Xi Peng, Cheng Deng, Qinghua Hu, Cai Xu, Jie Wen, Di Hu, Changqing Zhang
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-04-27 (更新: 2024-11-01)
备注: Feel free to comment on our manuscript: qingyangzhang@tju$.$edu$.$cn
💡 一句话要点
提出多模态融合框架以解决低质量数据下的挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态融合 低质量数据 数据中心 自动驾驶 医疗诊断 噪声处理 数据补全 动态质量评估
📋 核心要点
- 现有多模态融合方法在低质量数据环境下的可靠性研究尚显不足，面临多种挑战。
- 论文提出了一种新的分类法，识别低质量数据下多模态融合的四大主要挑战，旨在为研究提供清晰的方向。
- 通过对现有问题的深入分析，论文为未来的研究方向提供了有价值的讨论和建议。
📝 摘要（中文）
多模态融合旨在整合来自多种模态的信息，以实现更准确的预测，已在自动驾驶和医疗诊断等多个场景中取得显著进展。然而，在低质量数据环境下，多模态融合的可靠性仍然未被充分探讨。本文对低质量数据下多模态融合的常见挑战和最新进展进行了全面的调查，并提出了一个新的分类法。我们从数据中心的视角识别出四个主要挑战：1）受到异质噪声污染的嘈杂多模态数据；2）某些模态缺失的不完整多模态数据；3）不同模态质量或属性显著不同的失衡多模态数据；4）各模态质量随样本动态变化的质量变化多模态数据。该分类法将帮助研究人员理解该领域的现状，并识别潜在的研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的具体问题是低质量数据环境下多模态融合的可靠性问题。现有方法在处理嘈杂、不完整、失衡和质量变化的多模态数据时表现不佳，导致预测准确性下降。
核心思路：论文的核心解决思路是从数据中心的视角出发，系统性地识别和分类低质量数据下的多模态融合挑战，以便为研究者提供清晰的研究框架和方向。
技术框架：整体架构包括四个主要模块：1）嘈杂数据处理；2）缺失数据补全；3）数据平衡策略；4）动态质量评估。每个模块针对特定挑战设计相应的解决方案。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一个全面的分类法，系统性地总结了低质量数据下多模态融合的挑战，并为未来研究指明了方向。这一分类法与现有方法的本质区别在于其数据中心的视角和系统性分析。
关键设计：在关键设计方面，论文强调了对噪声的鲁棒性、模态补全的有效性、平衡策略的适用性以及动态质量评估的实时性等技术细节，这些设计确保了多模态融合在低质量数据环境下的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过对低质量数据下多模态融合的深入分析，提出的分类法为研究者提供了清晰的研究方向。尽管具体实验结果未知，但该框架的提出为未来的研究奠定了基础，具有重要的理论和实践意义。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医疗诊断、情感分析等多个需要融合多种数据源的场景。通过提高低质量数据环境下的多模态融合可靠性，能够显著提升相关领域的决策支持和智能化水平，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Multimodal fusion focuses on integrating information from multiple modalities with the goal of more accurate prediction, which has achieved remarkable progress in a wide range of scenarios, including autonomous driving and medical diagnosis. However, the reliability of multimodal fusion remains largely unexplored especially under low-quality data settings. This paper surveys the common challenges and recent advances of multimodal fusion in the wild and presents them in a comprehensive taxonomy. From a data-centric view, we identify four main challenges that are faced by multimodal fusion on low-quality data, namely (1) noisy multimodal data that are contaminated with heterogeneous noises, (2) incomplete multimodal data that some modalities are missing, (3) imbalanced multimodal data that the qualities or properties of different modalities are significantly different and (4) quality-varying multimodal data that the quality of each modality dynamically changes with respect to different samples. This new taxonomy will enable researchers to understand the state of the field and identify several potential directions. We also provide discussion for the open problems in this field together with interesting future research directions.