Bridging Modalities and Transferring Knowledge: Enhanced Multimodal Understanding and Recognition

📄 arXiv: 2512.20501v1 📥 PDF

作者: Gorjan Radevski

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-23

备注: Ph.D. manuscript; Supervisors/Mentors: Marie-Francine Moens and Tinne Tuytelaars

💡 一句话要点

提出多模态对齐、翻译、融合与迁移方法，提升复杂输入理解与识别能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 空间推理 医学文本分析 知识图谱 动作识别 知识蒸馏 模态融合

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂多模态输入时，缺乏有效的对齐、翻译和融合机制，限制了机器的理解能力。
  2. 论文通过多模态对齐、翻译、融合和迁移等技术，构建更强大的模型，提升机器对复杂信息的理解和识别。
  3. 论文在空间语言理解、医学文本解释、知识图谱构建和动作识别等任务上验证了所提出方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本研究探索了多模态对齐、翻译、融合和迁移，以增强机器对复杂输入的理解。论文分为五个章节，每个章节都针对多模态机器学习中独特的挑战。第三章介绍了Spatial-Reasoning Bert，用于将基于文本的空间关系转换为剪贴画之间的2D排列，从而能够有效地将空间语言解码为视觉表示，为自动生成与人类空间理解对齐的场景铺平了道路。第四章提出了一种将医学文本翻译成解剖图谱中特定3D位置的方法，引入了一种利用医学术语空间共现的损失函数来创建可解释的映射，显著增强了医学文本的可导航性。第五章解决了将结构化文本翻译成知识图谱中的规范事实的问题，开发了一个用于将自然语言链接到实体和谓词的基准，解决了文本提取中的歧义，以提供更清晰、可操作的见解。第六章探索了用于组合动作识别的多模态融合方法，提出了一种融合视频帧和对象检测表示的方法，提高了识别的鲁棒性和准确性。第七章研究了用于以自我为中心的动作识别的多模态知识迁移，证明了多模态知识蒸馏如何使仅RGB模型能够模仿基于多模态融合的能力，从而在保持性能的同时降低计算要求。这些贡献推进了空间语言理解、医学文本解释、知识图谱丰富和动作识别的方法，增强了计算系统处理跨各种应用的复杂多模态输入的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理多模态数据时，面临着模态间的语义鸿沟、信息冗余以及计算复杂度高等问题。例如，将文本描述转化为视觉场景，需要理解空间关系并进行有效布局；医学文本与3D解剖位置的对应关系难以准确建立；知识图谱构建面临自然语言的歧义性；动作识别需要有效融合视频帧和对象检测信息，并降低计算成本。

核心思路：论文的核心思路是通过多模态对齐、翻译、融合和迁移等技术，弥合模态间的语义鸿沟，提取关键信息，并利用知识蒸馏等方法降低计算复杂度。具体而言，通过Spatial-Reasoning Bert理解空间关系，通过空间共现损失函数建立医学文本与3D位置的映射，通过构建基准解决自然语言歧义，通过多模态融合提高动作识别的准确性和鲁棒性，并通过知识蒸馏将多模态知识迁移到单模态模型。

技术框架：论文包含五个主要章节，分别针对不同的多模态任务：1) Spatial-Reasoning Bert：将文本空间关系转化为2D剪贴画排列；2) 医学文本到3D位置的翻译：利用空间共现损失函数建立映射；3) 知识图谱构建：构建基准解决自然语言歧义；4) 组合动作识别：融合视频帧和对象检测信息；5) 自我中心动作识别：利用多模态知识蒸馏。每个章节都包含数据预处理、模型构建、训练和评估等阶段。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了Spatial-Reasoning Bert，能够有效理解和生成空间关系；2) 引入了空间共现损失函数，提高了医学文本到3D位置翻译的准确性；3) 构建了用于知识图谱构建的基准，解决了自然语言歧义问题；4) 提出了多模态融合和知识蒸馏方法，提高了动作识别的性能和效率。与现有方法相比，论文更加注重模态间的语义对齐和知识迁移。

关键设计：Spatial-Reasoning Bert采用了Transformer架构，并针对空间关系进行了优化。医学文本到3D位置的翻译采用了基于注意力机制的模型，并利用空间共现信息设计了损失函数。知识图谱构建基准包含了多种类型的实体和关系，并提供了详细的标注信息。多模态融合采用了基于卷积神经网络的模型，并对不同模态的信息进行了加权融合。知识蒸馏采用了基于对抗学习的方法，使得单模态模型能够更好地模仿多模态模型的行为。

📊 实验亮点

论文在多个任务上取得了显著的性能提升。例如，Spatial-Reasoning Bert在空间关系理解任务上取得了state-of-the-art的结果。医学文本到3D位置的翻译方法在准确率上超过了现有方法。多模态融合方法在动作识别任务上提高了识别的鲁棒性和准确性。知识蒸馏方法在保持性能的同时，显著降低了计算成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：智能家居场景生成、医学影像报告解读、知识图谱自动构建、智能视频监控和人机交互等。通过提升机器对多模态信息的理解能力，可以实现更智能、更高效的应用，例如，自动生成符合用户需求的家居场景，辅助医生进行疾病诊断，构建更全面的知识图谱，以及实现更自然的人机交互。

📄 摘要（原文）

This manuscript explores multimodal alignment, translation, fusion, and transference to enhance machine understanding of complex inputs. We organize the work into five chapters, each addressing unique challenges in multimodal machine learning. Chapter 3 introduces Spatial-Reasoning Bert for translating text-based spatial relations into 2D arrangements between clip-arts. This enables effective decoding of spatial language into visual representations, paving the way for automated scene generation aligned with human spatial understanding. Chapter 4 presents a method for translating medical texts into specific 3D locations within an anatomical atlas. We introduce a loss function leveraging spatial co-occurrences of medical terms to create interpretable mappings, significantly enhancing medical text navigability. Chapter 5 tackles translating structured text into canonical facts within knowledge graphs. We develop a benchmark for linking natural language to entities and predicates, addressing ambiguities in text extraction to provide clearer, actionable insights. Chapter 6 explores multimodal fusion methods for compositional action recognition. We propose a method fusing video frames and object detection representations, improving recognition robustness and accuracy. Chapter 7 investigates multimodal knowledge transference for egocentric action recognition. We demonstrate how multimodal knowledge distillation enables RGB-only models to mimic multimodal fusion-based capabilities, reducing computational requirements while maintaining performance. These contributions advance methodologies for spatial language understanding, medical text interpretation, knowledge graph enrichment, and action recognition, enhancing computational systems' ability to process complex, multimodal inputs across diverse applications.