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FE-Adapter：将基于图像的情感分类器适应于视频
内容提要
本文研究了跨模态参数高效的图像到视频传递学习，提出了Spatio-Temporal Adapter，能够以较低成本实现动态视频内容的推理能力。XMAdapter通过视觉-语言双模态信息提升模型性能，实验结果表明其在准确性和效率上优于以往方法。此外，研究探讨了适配器在屏幕截图字幕任务中的应用，提出UniAdapter以实现跨模态自适应，显著减少可调参数并提升性能。
关键要点
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本文提出了一种新的适应器——Spatio-Temporal Adapter，能够以较小的成本实现动态视频内容的空时推理能力。
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XMAdapter通过视觉-语言双模态信息提升模型性能，实验结果表明其在准确性、泛化能力和效率上优于以往方法。
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提出了一种跨模态适配器（Cross-Modal Adapter）方法，能够在多模态模型上减少99.6%的参数，节省30%的训练时间。
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研究探讨了在屏幕截图字幕任务中结合适配器的有效性，通过冻结图像字幕模型的参数实现高效调优。
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UniAdapter通过部分权重共享实现单模态和多模态适配器的统一设计，仅需1.0%-2.0%的可调参数，表现出色。
延伸问答
Spatio-Temporal Adapter的主要功能是什么？
Spatio-Temporal Adapter能够以较小的成本实现动态视频内容的空时推理能力。
XMAdapter如何提升模型性能？
XMAdapter通过视觉-语言双模态信息进行检索，动态调整关联比例以增强模型性能。
跨模态适配器的优势是什么？
跨模态适配器能够减少99.6%的参数，节省30%的训练时间，同时保持良好的性能。
UniAdapter的设计特点是什么？
UniAdapter通过部分权重共享实现单模态和多模态适配器的统一设计，仅需1.0%-2.0%的可调参数。
在屏幕截图字幕任务中，适配器的有效性如何？
通过冻结图像字幕模型的参数，仅训练相关权重，可以实现与整个模型微调相当的性能。
如何通过参数高效微调提升语音情感识别模型的性能？
结合精简可训练参数数量和两阶段适应策略，可以有效提升语音情感识别模型的性能。
