摘要
本发明公开了一种基于单模态模型联合嵌入的多模态缺失预测方法及系统,包括:通过独立的单模态编码器对输入的模态进行特征提取,并根据得到的现有模态的特征生成所述现有模态的提示嵌入;其中,所述输入的模态包括:图像或文字;基于所述现有模态的提示嵌入,利用特征预测器生成缺失模态的嵌入;将所述缺失模态的嵌入与所述现有模态的提示嵌入相结合,并通过联合优化算法优化预测嵌入与真实嵌入的相似性;基于优化后的预测嵌入进行推理,输出多模态缺失预测结果。本发明方法无需依赖于多模态联合编码器,具有更广泛的适用性和更高的鲁棒性。
技术关键词
缺失预测方法
联合优化算法
损失函数优化
多模态
编码器模块
可读存储介质
策略更新
协方差矩阵
模态特征
预测系统
程序
处理器
输出模块
图像
存储器
鲁棒性
计算机
标记
系统为您推荐了相关专利信息
定量分析系统
排异风险
评分预测模型
视频
特征提取模块
物料分拣系统
再生纤维
输送分拣机构
筛网
冷却箱
安全监管系统
异常事件
轻量级神经网络
多模态
人体运动信息
平面位置服务
eSIM卡
移动定位数据
数据平面信息
多模态深度学习
健康服务管理系统
数据中心模块
健康管理模型
智能穿戴设备数据
智能设备