Babel: A Scalable Pre-trained Model for Multi-Modal Sensing via Expandable Modality Alignment
作者: Shenghong Dai, Shiqi Jiang, Yifan Yang, Ting Cao, Mo Li, Suman Banerjee, Lili Qiu
分类: cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.SP
发布日期: 2024-07-25 (更新: 2025-03-21)
备注: Accepted by SenSys'25
💡 一句话要点
Babel：一种可扩展的多模态预训练模型，用于解决多模态传感中的数据稀疏问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 传感融合 预训练模型 可扩展对齐 人类活动识别
📋 核心要点
- 现有方法难以有效整合多种传感模态，主要受限于多模态数据稀缺以及模态间部分配对的问题。
- Babel的核心思想是将N模态对齐分解为一系列二元模态对齐，从而降低数据需求并简化对齐过程。
- 实验结果表明，Babel在人类活动识别任务上显著优于现有单模态和多模态方法，并支持跨模态检索等应用。
📝 摘要（中文）
本文提出了Babel，即可扩展模态对齐模型，专为多模态传感设计。尽管多模态对齐已经有大量研究，但由于数据稀缺的限制，它们都难以有效地整合多种传感模态。如何在传感中利用部分配对的多模态数据仍然是一个未解决的挑战。Babel通过引入可扩展模态对齐的概念来应对这一挑战。其核心思想是将N模态对齐转换为一系列二元模态对齐。此外，还提出了新的技术来进一步缓解数据稀缺问题，并在可扩展对齐过程中平衡新加入模态与先前建立的模态对齐的贡献。我们提供了全面的实现。在预训练阶段，Babel目前对齐了6种传感模态，即Wi-Fi、毫米波、IMU、LiDAR、视频和深度。在部署阶段，作为一个基础模型，可以从Babel中选择任何单个或组合的对齐模态，并将其应用于下游任务。评估表明，与各种基线（例如，SOTA单模态传感网络、多模态传感框架和多模态大型语言模型）相比，Babel在八个人类活动识别数据集上表现出色。Babel不仅提高了单个模态传感的性能（平均准确率提高了12%），而且有效地融合了多个可用的模态（准确率提高了高达22%）。案例研究还突出了Babel支持的新兴应用场景，包括跨模态检索（即传感成像）和桥接LLM以进行传感理解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态传感中数据稀疏和模态部分配对的问题。现有方法在处理多种模态时，由于数据量不足或模态间缺乏完全对应关系，难以有效融合不同模态的信息，导致性能受限。
核心思路：Babel的核心思路是将复杂的多模态对齐问题分解为一系列简单的二元模态对齐问题。通过逐步添加新的模态并将其与已对齐的模态进行对齐，可以有效地利用部分配对的数据，并降低对数据量的需求。这种可扩展的对齐方式使得模型能够灵活地适应不同模态组合的场景。
技术框架：Babel的整体框架包含预训练和部署两个阶段。在预训练阶段，模型逐步对齐Wi-Fi、毫米波、IMU、LiDAR、视频和深度等6种传感模态。在部署阶段，可以根据具体任务选择任意单个或组合的已对齐模态。框架的关键在于可扩展的模态对齐过程，以及平衡新加入模态与先前对齐模态贡献的机制。
关键创新：Babel最重要的创新点在于其可扩展的模态对齐方法。与传统的需要所有模态数据完全配对的多模态学习方法不同，Babel允许模态间部分配对，并通过逐步对齐的方式实现多模态融合。这种方法显著降低了对数据质量和数量的要求，使得模型能够更好地适应实际应用场景。
关键设计：Babel的关键设计包括：1) 二元模态对齐模块，用于学习两种模态之间的对应关系；2) 模态权重调整机制，用于平衡不同模态的贡献，避免新加入模态对已有对齐结果产生过大的干扰；3) 损失函数的设计，可能包含对比学习损失或重建损失等，用于促进模态之间的信息共享和对齐。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Babel在八个人类活动识别数据集上取得了显著的性能提升。与SOTA单模态传感网络相比，Babel平均准确率提高了12%。与多模态传感框架相比，Babel的准确率提升高达22%。这些结果表明，Babel能够有效地融合多种传感模态的信息，并显著提高感知性能。案例研究还展示了Babel在跨模态检索等新兴应用中的潜力。
🎯 应用场景
Babel具有广泛的应用前景，包括但不限于：人类活动识别、智能家居、自动驾驶、机器人导航等。通过融合多种传感模态的信息，Babel可以提供更准确、更鲁棒的环境感知能力。此外，Babel还可以用于跨模态检索，例如通过Wi-Fi信号识别场景中的物体。未来，Babel有望与大型语言模型结合，实现更高级的传感理解和人机交互。
📄 摘要（原文）
This paper presents Babel, the expandable modality alignment model, specially designed for multi-modal sensing. While there has been considerable work on multi-modality alignment, they all struggle to effectively incorporate multiple sensing modalities due to the data scarcity constraints. How to utilize multi-modal data with partial pairings in sensing remains an unresolved challenge. Babel tackles this challenge by introducing the concept of expandable modality alignment. The key idea involves transforming the N-modality alignment into a series of binary-modality alignments. Novel techniques are also proposed to further mitigate data scarcity issue and balance the contribution of the newly incorporated modality with the previously established modality alignment during the expandable alignment process. We provide the comprehensive implementation. In the pre-training phase, Babel currently aligns 6 sensing modalities, namely Wi-Fi, mmWave, IMU, LiDAR, video, and depth. For the deployment phase, as a foundation model, any single or combination of aligned modalities could be selected from Babel and applied to downstream tasks. Evaluation demonstrates Babel's outstanding performance on eight human activity recognition datasets, compared to a broad range of baselines e.g., the SOTA single-modal sensing networks, multi-modal sensing framework, and multi-modal large language models. Babel not only improves the performance of individual modality sensing (12% averaged accuracy improvement), but also effectively fuses multiple available modalities (up to 22% accuracy increase). Case studies also highlight emerging application scenarios empowered by Babel, including cross-modality retrieval (i.e., sensing imaging), and bridging LLM for sensing comprehension.