Modality Invariant Multimodal Learning to Handle Missing Modalities: A Single-Branch Approach

📄 arXiv: 2408.07445v1 📥 PDF

作者: Muhammad Saad Saeed, Shah Nawaz, Muhammad Zaigham Zaheer, Muhammad Haris Khan, Karthik Nandakumar, Muhammad Haroon Yousaf, Hassan Sajjad, Tom De Schepper, Markus Schedl

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-14

💡 一句话要点

提出一种模态不变的多模态学习方法，提升缺失模态下的鲁棒性。

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

关键词: 多模态学习 缺失模态 模态不变性 单分支网络 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有依赖融合策略的多模态网络在模态缺失时性能显著下降，鲁棒性不足。
  2. 提出单分支网络，跨模态共享权重学习模态间表征，提升缺失模态下的性能。
  3. 在多个数据集上验证，提出的方法在完整模态和缺失模态场景下均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

多模态网络在性能上已经超越了单模态网络。然而，现有的多模态网络通常采用多分支结构，依赖于融合策略，当一个或多个模态缺失时，性能会显著下降。本文提出了一种模态不变的多模态学习方法，旨在降低缺失模态带来的影响。该方法采用单分支网络，跨多个模态共享权重，学习模态间的表征，从而最大化性能并增强对缺失模态的鲁棒性。在包括文本-视觉（UPMC Food-101、Hateful Memes、Ferramenta）和音频-视觉模态（VoxCeleb1）在内的四个具有挑战性的数据集上进行了大量实验。结果表明，与现有的最先进方法相比，无论是在所有模态都存在的情况下，还是在训练或测试期间存在缺失模态的情况下，本文提出的方法都取得了优异的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态学习方法通常采用多分支结构，每个模态对应一个分支，最后通过融合策略将不同模态的信息整合起来。这种方法在所有模态都存在的情况下表现良好，但当一个或多个模态缺失时，由于融合策略的依赖性，会导致性能显著下降。因此，如何设计一种对缺失模态具有鲁棒性的多模态学习方法是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是设计一个模态不变的单分支网络，通过跨多个模态共享权重，使得网络能够学习到模态间的通用表征。这样，即使某些模态缺失，网络仍然可以利用其他模态的信息进行推理，从而提高对缺失模态的鲁棒性。共享权重的设计也鼓励网络学习模态之间的互补信息，提升整体性能。

技术框架：该方法采用单分支网络结构，输入可以是不同的模态数据，例如图像、文本或音频。所有模态的数据都经过相同的网络结构进行特征提取。为了处理不同模态的数据，可能需要对输入数据进行预处理，例如将文本转换为词向量，将图像转换为像素值矩阵等。网络的输出是所有模态共享的特征表示，可以用于后续的分类、回归或其他任务。

关键创新：最重要的技术创新点在于单分支共享权重的网络结构，它使得网络能够学习到模态不变的表征，从而提高了对缺失模态的鲁棒性。与传统的多分支结构相比，该方法避免了对特定融合策略的依赖，从而降低了缺失模态带来的影响。

关键设计：具体的网络结构可以根据不同的任务和数据集进行调整，例如可以使用卷积神经网络（CNN）处理图像数据，使用循环神经网络（RNN）处理文本数据。损失函数的设计也至关重要，可以使用交叉熵损失函数进行分类任务，使用均方误差损失函数进行回归任务。此外，还可以使用一些正则化技术，例如dropout或权重衰减，来防止过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在 UPMC Food-101、Hateful Memes、Ferramenta 和 VoxCeleb1 四个数据集上，该方法在完整模态和缺失模态场景下均优于现有方法。例如，在 Hateful Memes 数据集上，该方法在缺失图像模态的情况下，性能提升了 X%。具体数值未知，但摘要强调了优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要处理多模态数据的场景，例如：社交媒体内容理解（文本、图像）、视频内容分析（音频、视觉）、医疗诊断（图像、文本报告）等。该方法能够提升在数据不完整情况下的系统性能，具有重要的实际应用价值，并为未来多模态学习的研究方向提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Multimodal networks have demonstrated remarkable performance improvements over their unimodal counterparts. Existing multimodal networks are designed in a multi-branch fashion that, due to the reliance on fusion strategies, exhibit deteriorated performance if one or more modalities are missing. In this work, we propose a modality invariant multimodal learning method, which is less susceptible to the impact of missing modalities. It consists of a single-branch network sharing weights across multiple modalities to learn inter-modality representations to maximize performance as well as robustness to missing modalities. Extensive experiments are performed on four challenging datasets including textual-visual (UPMC Food-101, Hateful Memes, Ferramenta) and audio-visual modalities (VoxCeleb1). Our proposed method achieves superior performance when all modalities are present as well as in the case of missing modalities during training or testing compared to the existing state-of-the-art methods.