MMBind: Unleashing the Potential of Distributed and Heterogeneous Data for Multimodal Learning in IoT

📄 arXiv: 2411.12126v2 📥 PDF

作者: Xiaomin Ouyang, Jason Wu, Tomoyoshi Kimura, Yihan Lin, Gunjan Verma, Tarek Abdelzaher, Mani Srivastava

分类: cs.LG

发布日期: 2024-11-18 (更新: 2025-03-05)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MMBind：利用分布式异构数据进行物联网多模态学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 物联网 数据绑定 异构数据 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖大量同步完整的多模态数据，这在分布式异构的物联网环境中难以实现。
  2. MMBind通过共享模态绑定异构数据，构建伪配对数据集，解决数据不完整和分布差异问题。
  3. 实验表明，MMBind在数据不完整和领域偏移情况下优于现有方法，推动物联网多模态学习。

📝 摘要（中文）

多模态传感系统在各种实际应用中日益普及。然而，现有的大多数多模态学习方法严重依赖于大量同步、完整的多模态数据进行训练。这种设置在实际的物联网传感应用中是不切实际的，因为数据通常由具有异构数据模态的分布式节点收集，并且很少被标记。在本文中，我们提出了一种新的数据绑定方法MMBind，用于在分布式和异构的物联网数据上进行多模态学习。MMBind的关键思想是通过足够描述性的共享模态绑定来自不同来源和不完整模态的数据，从而构建用于模型训练的伪配对多模态数据集。我们还提出了一种加权对比学习方法来处理不同数据之间的领域偏移，并结合一种自适应多模态学习架构，该架构能够训练具有异构模态组合的模型。在十个真实世界多模态数据集上的评估表明，MMBind在不同程度的数据不完整性和领域偏移下优于最先进的基线，并有望推动物联网应用中多模态基础模型的训练。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决物联网环境中，由于数据由分布式节点收集，模态异构且数据不完整，导致传统多模态学习方法难以应用的问题。现有方法通常需要大量同步且完整的多模态数据，这在实际物联网场景中难以满足，并且数据标注成本高昂。

核心思路：MMBind的核心思路是利用不同模态之间的关联性，通过一个“共享模态”作为桥梁，将来自不同来源和具有不同模态组合的数据“绑定”在一起，从而构建一个伪配对的多模态数据集。这样，即使原始数据是不完整或异构的，也可以利用这些数据进行多模态模型的训练。

技术框架：MMBind的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 数据收集：从分布式物联网节点收集异构模态数据。2) 共享模态选择：选择一个具有足够描述性的模态作为共享模态。3) 数据绑定：基于共享模态，将来自不同来源的数据进行绑定，构建伪配对数据集。4) 加权对比学习：使用加权对比学习方法，缓解不同数据源之间的领域偏移问题。5) 自适应多模态学习：设计一种自适应的多模态学习架构，能够处理不同的模态组合。

关键创新：MMBind的关键创新在于其数据绑定策略和加权对比学习方法。传统方法通常需要完整的多模态数据，而MMBind通过共享模态实现了对不完整数据的利用。加权对比学习则有效缓解了不同数据源之间的领域偏移问题，提高了模型的泛化能力。

关键设计：在数据绑定方面，共享模态的选择至关重要，需要选择具有足够描述性的模态，例如文本描述或通用特征向量。在加权对比学习方面，权重的设计需要考虑不同数据源的质量和相似度。自适应多模态学习架构需要能够灵活地处理不同的模态组合，例如使用注意力机制或门控机制来动态调整不同模态的权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MMBind在十个真实世界多模态数据集上进行了评估，结果表明，在不同程度的数据不完整性和领域偏移下，MMBind均优于最先进的基线方法。具体性能提升幅度未知，但论文强调了其在各种数据挑战下的鲁棒性。

🎯 应用场景

MMBind适用于各种物联网多模态感知应用，例如智能家居、智慧城市、工业物联网等。它可以利用来自不同传感器和数据源的异构数据，提高感知系统的准确性和鲁棒性。该方法降低了对完整多模态数据的依赖，降低了数据采集和标注成本，为物联网多模态基础模型的训练提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Multimodal sensing systems are increasingly prevalent in various real-world applications. Most existing multimodal learning approaches heavily rely on training with a large amount of synchronized, complete multimodal data. However, such a setting is impractical in real-world IoT sensing applications where data is typically collected by distributed nodes with heterogeneous data modalities, and is also rarely labeled. In this paper, we propose MMBind, a new data binding approach for multimodal learning on distributed and heterogeneous IoT data. The key idea of MMBind is to construct a pseudo-paired multimodal dataset for model training by binding data from disparate sources and incomplete modalities through a sufficiently descriptive shared modality. We also propose a weighted contrastive learning approach to handle domain shifts among disparate data, coupled with an adaptive multimodal learning architecture capable of training models with heterogeneous modality combinations. Evaluations on ten real-world multimodal datasets highlight that MMBind outperforms state-of-the-art baselines under varying degrees of data incompleteness and domain shift, and holds promise for advancing multimodal foundation model training in IoT applications\footnote (The source code is available via https://github.com/nesl/multimodal-bind).