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知识驱动的多模态语义理解研究综述
被引量：
1
1
作者
郑祎豪
郭奕君
+1 位作者
毋立芳
黄岩
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期1127-1138,共12页
基于深度学习模型的多模态学习方法已在静态、可控等简单场景下取得较优的语义理解性能,但在动态、开放等复杂场景下的泛化性仍然较低.近期已有不少研究工作尝试将类人知识引入多模态语义理解方法中,并取得不错效果.为了更深入了解当前...
基于深度学习模型的多模态学习方法已在静态、可控等简单场景下取得较优的语义理解性能,但在动态、开放等复杂场景下的泛化性仍然较低.近期已有不少研究工作尝试将类人知识引入多模态语义理解方法中,并取得不错效果.为了更深入了解当前知识驱动的多模态语义理解研究进展,文中在对相关方法进行系统调研与分析的基础上,归纳总结关系型和对齐型这两类主要的多模态知识表示框架.然后选择多个代表性应用进行具体介绍,包括图文匹配、目标检测、语义分割、视觉-语言导航等.此外,文中总结当前相关方法的优缺点并展望未来可能的发展趋势.
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关键词
机器学习
深度学习
多
模态
语义理解
多
模态
知识表示
多
模态
语义分析
知识
驱动
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职称材料
题名
知识驱动的多模态语义理解研究综述
被引量：
1
1
作者
郑祎豪
郭奕君
毋立芳
黄岩
机构
北京工业大学信息学部
中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心
中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期1127-1138,共12页
基金
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(No.2018AAA0100400)
国家自然科学基金项目(No.62236010,62276261)资助。
文摘
基于深度学习模型的多模态学习方法已在静态、可控等简单场景下取得较优的语义理解性能,但在动态、开放等复杂场景下的泛化性仍然较低.近期已有不少研究工作尝试将类人知识引入多模态语义理解方法中,并取得不错效果.为了更深入了解当前知识驱动的多模态语义理解研究进展,文中在对相关方法进行系统调研与分析的基础上,归纳总结关系型和对齐型这两类主要的多模态知识表示框架.然后选择多个代表性应用进行具体介绍,包括图文匹配、目标检测、语义分割、视觉-语言导航等.此外,文中总结当前相关方法的优缺点并展望未来可能的发展趋势.
关键词
机器学习
深度学习
多
模态
语义理解
多
模态
知识表示
多
模态
语义分析
知识
驱动
Keywords
Machine Learning
Deep Learning
Multimodal Semantic Understanding
Multimodal Knowledge Representation
Multimodal Semantic Analysis
Knowledge-Driven
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
知识驱动的多模态语义理解研究综述
郑祎豪
郭奕君
毋立芳
黄岩
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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