多模态多标签学习方法

传统文化 2025-09-15 19:09传统文化www.ettschool.cn

多模态多标签学习方法是一种结合多种数据模态（如图像、文本、音频等）并预测多个相关标签的技术。以下是当前研究中的主要方法和技术进展：

Vision Transformer (ViT)与迁移学习结合：用于处理皮肤病变图像，整合宏观皮肤镜图像、患者元数据（如年龄、性别等）等多模态数据，通过通道注意力机制提升特征关注度，准确率达99%。

PubMedCLIP模型：将图像和疾病标签模板作为输入，通过编码和融合模块生成多模态特征向量，显著提升医学图像分类性能，尤其在小数据场景下表现优异。

基于独立权重的PBL方法：独立估计每个图谱块的权重，但可能过度代表某些特征。

联合加权策略（SPBL/HSSPBL）：通过成对依赖矩阵和二次优化问题求解权重，避免特征偏向。

概率方法（如STAPLE算法）：通过贝叶斯过程和EM算法迭代优化标签融合结果。

动态扩展与参数正则化：将多模态多标签增量学习问题分解为多个子模型，通过遗忘机制和自适应集成实现高效扩展，解决信噪比非平稳问题。

交替单模态适应（MLA）：通过交替优化单模态编码器整合跨模态信息，解决模态惰性和遗忘问题，在模态完整或缺失场景均表现优异。

表征分解与互信息最大化：将模态分解为情绪相关和模态特定表示，通过分层互信息最大化对齐语义，提升多模态情感分析性能。

KG4MM与MM4KG：知识图谱支持多模态任务（如图像分类、视觉问答），同时扩展为多模态知识图谱，涵盖补全、实体对齐等任务。

医学图像分析：多模态融合提升皮肤病变分类精度。

情感分析：跨模态翻译和语义重建提取情绪信息。

跨模态检索：以图搜图、以文搜图等互联网应用。

这些方法通过融合、对齐和增量学习等技术，显著提升了多模态多标签任务的性能，尤其在医学、情感分析和跨模态检索领域表现突出。