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一阶段模态蒸馏用于不完整多模态学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种一阶段模态蒸馏框架，通过多任务学习将特权知识传递和模态信息融合为一个优化过程，解决了由输入差异引起的表示异质性问题。在 RGB-D 分类和分割任务上的实验证明，该框架可以克服不完整模态输入的问题，并实现最先进的性能。
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关键要点
- 基于多模态数据的学习近年来受到关注。
- 不完整模态输入给推断带来挑战。
- 提出了一种一阶段模态蒸馏框架，通过多任务学习优化知识传递和模态信息融合。
- 框架有助于捕捉有助于模型推断的有价值表征。
- 介绍了模态转换任务的联合适应网络，以保留特权信息。
- 通过联合分布适应解决表示异质性问题。
- 介绍了模态融合任务的交叉翻译网络，以聚合模态特征。
- 在RGB-D分类和分割任务上，框架克服了不完整模态输入的问题，达到了最先进的性能。
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