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VideoAdviser: 多模态迁移学习的视频知识蒸馏
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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统一为一个优化过程，以解决基于不完整模态的推断问题。该框架包括模态转换任务的联合适应网络和模态融合任务的交叉翻译网络。实验结果表明，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
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基于多模态数据的学习越来越受到关注。
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开发场景中并不总能获得所有模态，导致不完整模态推断的挑战。
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提出了一种一阶段模态蒸馏框架，通过多任务学习统一特权知识传递和模态信息融合。
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该框架包括模态转换任务的联合适应网络和模态融合任务的交叉翻译网络。
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联合适应网络保留特权信息，解决表示异质性问题。
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交叉翻译网络聚合恢复和可用的模态特征，捕捉跨模态线索。
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在RGB-D分类和分割任务上的实验表明，该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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