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。实验证明该框架可以克服各种场景中不完整模态输入的问题，并实现最先进的性能。

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，该框架可以克服各种场景中不完整模态输入的问题，并实现最先进的性能。

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。

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。