Robust Multimodal Learning via Representation Decoupling
作者: Shicai Wei, Yang Luo, Yuji Wang, Chunbo Luo
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-07-05
备注: ECCV2024 17 pages
💡 一句话要点
提出DMRNet，通过解耦多模态表征实现鲁棒的多模态学习
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 模态缺失 表征解耦 鲁棒性 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法在多模态学习中存在对类内表示的隐式约束，限制了模型捕获模态特定信息的能力。
- DMRNet将不同模态组合的输入建模为概率分布，通过采样解耦表示，放松了对推理表示的约束。
- 引入硬组合正则化器，引导模型关注硬模态组合，避免不平衡训练，实验结果显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
针对实际应用中多模态数据缺失的问题，本文提出了一种鲁棒的多模态学习方法。现有方法通常学习一个通用的子空间表示来处理不同的模态组合，但我们发现这种方法由于其对类内表示的隐式约束而并非最优。具体来说，同一类中具有不同模态的样本将被迫学习朝向相同方向的表示，这阻碍了模型捕获模态特定的信息，导致学习不充分。为此，我们提出了一种新的解耦多模态表示网络（DMRNet）来辅助鲁棒的多模态学习。DMRNet将来自不同模态组合的输入建模为潜在空间中的概率分布而非固定点，并从该分布中采样嵌入用于预测模块以计算任务损失。因此，损失最小化带来的方向约束被采样的表示所阻断，从而放松了对推理表示的约束，并使模型能够捕获不同模态组合的特定信息。此外，我们引入了一种硬组合正则化器，通过引导DMRNet更多地关注硬模态组合来防止其进行不平衡的训练。最后，在多模态分类和分割任务上的大量实验表明，所提出的DMRNet明显优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态学习中，当模态数据缺失时，模型性能下降的问题。现有方法通过学习一个通用的子空间表示来处理不同的模态组合，但这种方法会强制同一类别的不同模态组合学习相似的表示，从而忽略了模态特定的信息，导致模型学习不充分。
核心思路：论文的核心思路是通过解耦多模态表示来解决上述问题。具体来说，将不同模态组合的输入建模为潜在空间中的概率分布，而不是一个固定的点。通过从该分布中采样嵌入，可以阻断损失函数对表示方向的约束，从而允许模型学习模态特定的信息。
技术框架：DMRNet包含以下主要模块：1) 多模态编码器：将不同模态的输入编码到潜在空间中。2) 概率分布建模：将编码后的表示建模为概率分布（例如，高斯分布）。3) 采样模块：从概率分布中采样嵌入。4) 预测模块：使用采样的嵌入进行预测，并计算任务损失。5) 硬组合正则化器：用于平衡不同模态组合的训练。
关键创新：论文的关键创新在于解耦多模态表示。与现有方法强制学习通用表示不同，DMRNet允许模型学习模态特定的表示，从而更好地处理模态缺失的情况。此外，硬组合正则化器的引入也进一步提升了模型的鲁棒性。
关键设计：1) 概率分布的选择：论文中可能使用了高斯分布或其他概率分布来建模潜在空间中的表示。2) 采样策略：如何从概率分布中采样嵌入，例如，使用蒙特卡洛采样。3) 硬组合正则化器的具体形式：如何定义硬模态组合，以及如何设计正则化项来引导模型关注这些组合。这些细节在论文中应该有更详细的描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多模态分类和分割任务上进行了大量实验，结果表明DMRNet显著优于现有的最先进方法。具体的性能提升数据需要在论文中查找，但摘要中明确指出是“显著优于”，表明DMRNet在鲁棒多模态学习方面取得了重要进展。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要处理多模态数据且数据可能不完整的场景，例如：自动驾驶（传感器数据缺失）、医疗诊断（影像数据缺失）、情感分析（文本或语音缺失）等。通过提高模型在模态缺失情况下的鲁棒性，可以提升系统的可靠性和实用性。
📄 摘要（原文）
Multimodal learning robust to missing modality has attracted increasing attention due to its practicality. Existing methods tend to address it by learning a common subspace representation for different modality combinations. However, we reveal that they are sub-optimal due to their implicit constraint on intra-class representation. Specifically, the sample with different modalities within the same class will be forced to learn representations in the same direction. This hinders the model from capturing modality-specific information, resulting in insufficient learning. To this end, we propose a novel Decoupled Multimodal Representation Network (DMRNet) to assist robust multimodal learning. Specifically, DMRNet models the input from different modality combinations as a probabilistic distribution instead of a fixed point in the latent space, and samples embeddings from the distribution for the prediction module to calculate the task loss. As a result, the direction constraint from the loss minimization is blocked by the sampled representation. This relaxes the constraint on the inference representation and enables the model to capture the specific information for different modality combinations. Furthermore, we introduce a hard combination regularizer to prevent DMRNet from unbalanced training by guiding it to pay more attention to hard modality combinations. Finally, extensive experiments on multimodal classification and segmentation tasks demonstrate that the proposed DMRNet outperforms the state-of-the-art significantly.