Deep Multimodal Learning with Missing Modality: A Survey

📄 arXiv: 2409.07825v3 📥 PDF

作者: Renjie Wu, Hu Wang, Hsiang-Ting Chen, Gustavo Carneiro

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-12 (更新: 2024-10-21)

备注: Submitted to ACM Computing Surveys

💡 一句话要点

综述缺失模态下的深度多模态学习方法，应对实际应用中模态数据缺失问题。

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

关键词: 多模态学习 缺失模态 深度学习 综述 模态融合

📋 核心要点

  1. 多模态学习面临实际应用中模态数据缺失的挑战，现有方法难以保证模型在模态缺失情况下的鲁棒性。
  2. 该综述全面回顾了基于深度学习的缺失模态多模态学习（MLMM）方法，分析了其与标准多模态学习的区别。
  3. 综述总结了现有方法、应用和数据集，并探讨了MLMM领域面临的挑战和未来发展方向。

📝 摘要（中文）

多模态模型在训练和测试过程中，由于传感器限制、成本约束、隐私问题或数据丢失，某些数据模态可能缺失，从而对性能产生负面影响。旨在处理缺失模态的多模态学习技术可以通过确保模型在某些模态不可用时仍具有鲁棒性来缓解这种情况。本综述回顾了近年来缺失模态多模态学习（MLMM）的进展，重点关注深度学习方法。这是第一篇全面综述，涵盖了MLMM与标准多模态学习设置之间的动机和区别，然后详细分析了当前的方法、应用和数据集，最后总结了挑战和未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态学习中，由于各种实际因素（如传感器故障、隐私限制等）导致部分模态数据缺失的问题。现有方法在处理缺失模态时，性能会显著下降，无法保证模型的鲁棒性和泛化能力。因此，如何设计能够有效处理缺失模态的多模态学习模型是本文关注的核心问题。

核心思路：该综述的核心思路是对现有的缺失模态多模态学习方法进行系统性的梳理和归纳，从动机、方法、应用和数据集等多个角度进行分析。通过对比不同方法的优缺点，为研究者提供一个全面的视角，从而更好地理解该领域的研究现状和未来发展趋势。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个部分：首先，介绍MLMM与标准多模态学习的区别和动机；其次，对现有的MLMM方法进行分类和详细分析，包括基于数据重构、模态对齐、知识迁移等不同策略的方法；然后，总结MLMM的应用领域和常用数据集；最后，探讨MLMM面临的挑战和未来发展方向。

关键创新：该综述的关键创新在于它是第一篇全面地针对深度学习背景下的缺失模态多模态学习（MLMM）进行综述的文章。它不仅涵盖了各种不同的MLMM方法，还深入分析了这些方法的动机、优缺点和适用场景。此外，该综述还对MLMM的未来发展方向进行了展望，为研究者提供了有价值的参考。

关键设计：该综述的关键设计在于其系统性和全面性。它对现有的MLMM方法进行了细致的分类和分析，并从多个角度对该领域进行了深入的探讨。此外，该综述还提供了大量的参考文献，方便读者进一步了解相关研究。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了当前深度学习中处理缺失模态多模态学习(MLMM)的各种方法，并分析了它们的优缺点。它还回顾了MLMM在不同应用领域中的表现，并讨论了未来研究方向。由于是综述类文章，没有具体的实验结果，但其对现有方法的总结和分析，为后续研究提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究对多模态机器学习在实际应用中具有重要价值，尤其是在医疗诊断、自动驾驶、机器人等领域。例如，在医疗诊断中，某些医学影像数据可能缺失，利用该技术可以提高诊断的准确性。在自动驾驶中，传感器可能出现故障，该技术可以保证系统的稳定运行。该研究的未来影响在于推动多模态学习在更复杂、更实际的场景中的应用。

📄 摘要（原文）

During multimodal model training and testing, certain data modalities may be absent due to sensor limitations, cost constraints, privacy concerns, or data loss, negatively affecting performance. Multimodal learning techniques designed to handle missing modalities can mitigate this by ensuring model robustness even when some modalities are unavailable. This survey reviews recent progress in Multimodal Learning with Missing Modality (MLMM), focusing on deep learning methods. It provides the first comprehensive survey that covers the motivation and distinctions between MLMM and standard multimodal learning setups, followed by a detailed analysis of current methods, applications, and datasets, concluding with challenges and future directions.