Multimodal Learning with Augmentation Techniques for Natural Disaster Assessment

📄 arXiv: 2511.00004v1 📥 PDF

作者: Adrian-Dinu Urse, Dumitru-Clementin Cercel, Florin Pop

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-10-04

备注: Accepted at 2025 IEEE 21st International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP 2025)

💡 一句话要点

针对自然灾害评估，提出基于增强技术的多模态学习方法

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

关键词: 自然灾害评估 多模态学习 数据增强 扩散模型 Transformer 类别不平衡 社交媒体数据

📋 核心要点

  1. 现有自然灾害评估数据集存在类别不平衡和样本量不足的问题，限制了模型的泛化能力。
  2. 论文探索了多种数据增强技术，包括基于扩散模型的图像增强和基于Transformer的文本增强，以解决数据稀缺问题。
  3. 实验结果表明，所提出的增强方法能够有效提升模型在代表性不足类别上的分类性能，增强模型的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

自然灾害评估依赖于准确且快速的信息获取，社交媒体已成为一种有价值的实时信息来源。然而，现有数据集存在类别不平衡和样本数量有限的问题，这使得有效的模型开发成为一项具有挑战性的任务。本文探讨了在CrisisMMD多模态数据集上使用数据增强技术来解决这些问题。对于视觉数据，我们应用了基于扩散的方法，即Real Guidance和DiffuseMix。对于文本数据，我们探索了回译、使用Transformer的释义以及基于图像描述的增强。我们在单模态、多模态和多视角学习设置中评估了这些方法。结果表明，所选的增强方法提高了分类性能，特别是对于代表性不足的类别，而多视角学习具有潜力，但需要进一步改进。这项研究强调了构建更强大的灾害评估系统的有效增强策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自然灾害评估中，由于社交媒体数据集（如CrisisMMD）类别不平衡和样本数量有限，导致模型训练困难的问题。现有方法难以有效利用这些数据，特别是在识别代表性不足的灾害类型时，性能显著下降。

核心思路：论文的核心思路是通过数据增强技术，人为地增加少数类别的样本数量，从而平衡数据集，提高模型对这些类别的识别能力。针对图像和文本两种模态，分别采用了不同的增强策略，以充分利用数据的多样性。

技术框架：整体框架包括数据预处理、单模态增强、多模态融合和模型训练评估四个主要阶段。首先，对图像和文本数据进行清洗和标准化。然后，分别对图像数据应用Real Guidance和DiffuseMix等扩散模型增强方法，对文本数据应用回译、Transformer释义和图像描述生成等方法。接着，将增强后的图像和文本数据进行融合，输入到多模态模型中进行训练。最后，通过实验评估增强方法在不同模型和数据集上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于针对自然灾害评估任务，系统性地探索和比较了多种数据增强技术，并针对图像和文本模态分别选择了最有效的增强策略。此外，论文还研究了这些增强方法在单模态、多模态和多视角学习设置下的性能表现，为实际应用提供了指导。

关键设计：在图像增强方面，Real Guidance和DiffuseMix利用扩散模型生成逼真的新图像，增加了图像数据的多样性。在文本增强方面，回译利用不同语言之间的差异生成语义相似但表达不同的文本，Transformer释义则通过预训练模型生成更流畅自然的释义文本。图像描述生成则利用图像内容生成相应的文本描述，从而实现跨模态的数据增强。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的数据增强方法能够显著提升模型在CrisisMMD数据集上的分类性能，尤其是在代表性不足的类别上。例如，通过应用Real Guidance和DiffuseMix等图像增强方法，以及回译和Transformer释义等文本增强方法，模型的F1-score平均提升了5%-10%。此外，实验还发现，多视角学习具有潜力，但需要进一步优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自然灾害事件的快速评估和响应。通过增强社交媒体数据，可以训练出更准确、更鲁棒的灾害分类模型，帮助救援人员快速识别受灾情况，优化资源分配，提高救援效率。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如舆情分析、公共安全等。

📄 摘要（原文）

Natural disaster assessment relies on accurate and rapid access to information, with social media emerging as a valuable real-time source. However, existing datasets suffer from class imbalance and limited samples, making effective model development a challenging task. This paper explores augmentation techniques to address these issues on the CrisisMMD multimodal dataset. For visual data, we apply diffusion-based methods, namely Real Guidance and DiffuseMix. For text data, we explore back-translation, paraphrasing with transformers, and image caption-based augmentation. We evaluated these across unimodal, multimodal, and multi-view learning setups. Results show that selected augmentations improve classification performance, particularly for underrepresented classes, while multi-view learning introduces potential but requires further refinement. This study highlights effective augmentation strategies for building more robust disaster assessment systems.