推荐开源项目：MultiBench — 多模态表示学习的多尺度基准库

MultiBench [NeurIPS 2021] Multiscale Benchmarks for Multimodal Representation Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiBench

1、项目介绍

【MultiBench】是一个专为多模态表示学习设计的大型多尺度基准库，由CMU多模态交互实验室开发并维护。它包括15个跨领域的数据集，覆盖了10种不同的模态和20项预测任务，旨在促进研究者在多媒体、情感计算、医疗保健、机器人学、金融、人机交互等领域的进展。

该项目通过提供自动化端到端的学习流程，简化数据加载、实验设置以及模型评估，以解决多模态研究中的通用性、复杂性和鲁棒性挑战。此外，MultiBench还附带了一个名为MultiZoo的标准库，该库包含了20种核心的多模态学习方法，便于新手入门、方法组合以及结果复现。

2、项目技术分析

MultiBench的核心在于其对不同融合策略、优化目标和训练结构的支持。其中包括：

• 融合方式：早期融合、晚期融合、NL门控、张量融合等。
• 优化目标：除了默认的分类（CrossEntropyLoss）和回归（MSELoss）损失外，还包括ELBO、加权重构损失、CCA损失和对比损失等。
• 训练结构：支持监督学习（涵盖早期融合、晚期融合等多种架构），以及梯度混合和架构搜索等。

通过这些工具，开发者可以方便地探索不同算法在多模态场景下的表现，并进行比较。

3、项目及技术应用场景

• 情感计算：如MUStARD、CMU-MOSI和UR-FUNNY数据集用于识别语音、文本和面部表情的情绪。
• 医疗保健：MIMIC数据集用于预测患者预后和疾病诊断。
• 机器人学：MuJoCo Push和Vision & Touch数据集帮助机器人学习感知和行动。
• 金融：Stocks-food、Stocks-health和Stocks-tech数据集用于股票市场分析。
• 人机交互：ENRICO数据集用于分析人类行为。
• 多媒体：AV-MNIST、MM-IMDb和Kinetics-S/L数据集涉及视觉和听觉信息处理。

4、项目特点

• 全面性：涵盖多个研究领域和多种数据类型，提供丰富的实验选择。
• 标准化：统一的数据加载接口和评估标准，确保实验可比性。
• 易用性：提供自动化工具，降低开发门槛，加速研究进程。
• 模块化：MultiZoo中各算法的实现可独立调整，便于创新和组合。
• 现实性：强调在噪声和缺失模态情况下的模型性能和鲁棒性。

如果你正在从事或有兴趣涉足多模态研究，MultiBench无疑是一个值得尝试的强大多功能工具。无论是初学者还是经验丰富的研究人员，都可以从中受益匪浅。通过这个平台，你可以更便捷地测试新算法，推动多模态深度学习的进步。立即加入并参与其中，与全球社区一起探索多模态学习的无限可能！

MultiBench [NeurIPS 2021] Multiscale Benchmarks for Multimodal Representation Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiBench