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应对测试时自鸣镜视频中的缺失模态
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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
本文介绍了一个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。通过联合适应网络和交叉翻译网络，解决了不完整模态输入的问题，并实现了最先进的性能。
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关键要点
- 基于多模态数据的学习越来越受到关注。
- 开发场景中可能无法获得所有模态，导致不完整模态推断的挑战。
- 提出了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。
- 与传统模态蒸馏相比，该框架有助于捕捉有价值的表征。
- 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输入差异引起的表示异质性。
- 介绍了模态融合任务的交叉翻译网络，以聚合恢复和可用的模态特征。
- 在RGB-D分类和分割任务上的实验表明，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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