大家好，今天分享一個我認為未來最好發論文的方向：多模態融合。
我總結了56個多模態融合的創新點，並整理了對應論文，來自ICLR2024、AAAI2024等頂會。想發論文的同學們趕快掃下方二維碼下載資料合集，找到你的頂會idea！
下滑檢視全部56個多模態融合創新點
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多模態融合的漸進式融合
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多模態學習中的正交序列融合
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視聽融合中多工學習的整合框架
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量化半監督多模態學習中的互動
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基於Hypergraph的自監督多模態表示學習
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可擴充套件的多模態融合
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多模態嵌入式問答
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從多工混合視角看待缺失模態
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多模態學習單模態偏差理論
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交替單模態適應
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深度平衡方法
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多模態攻擊框架
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基於注意力機制的多模態融合
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聯合自迴歸混合框架
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處理缺失模態的魯棒多模態學習
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基於變壓器的3D物件檢測模型
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圖對比學習方法
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多模態系統資料平衡
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多模態資料集降維
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多模態上下文學習
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多個變壓網路融合
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新的多模態對比學習框架
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動態多模態融合
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質量感知多模態融合
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跳躍-交叉網路融合架構
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MMSR-自適應順序融合模態特徵
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cross-attention特徵融合
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迭代多模態互動
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影像與點雲融合的語義分割模型
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跨模態邊緣特權知識蒸餾框架
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鳥瞰圖特徵級融合方法
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多模態融合TransFuser
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兩種模態對比學習
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動量蒸餾
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基於線性的特徵融合
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改進的具有類名語義的原型網路
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基於雙線性的特徵融合
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基於交叉注意力的特徵融合
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encoding特徵提取融合特徵圖
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三模態深度融合
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樣本不平衡資料處理方法
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多模態實體集擴充套件資料集
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跨領域多工學習的多模態對齊提示
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多模態提示學習的標籤對齊
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場景圖知識增強多模態結構化表示
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多模態視覺提示跟蹤模型
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大規模神經元追蹤的多模態體積特徵
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基於擴散的一次性字型生成方法
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擴充套件潛在空間的VAE模型
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新型3D物體生成框架
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新型端到端多模態融合框架
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同質多模態特徵融合和互動的三維物體檢測
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自主檢測和定位預定義物件的框架
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知識蒸餾方法壓縮TDS-Net
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關聯驅動特徵分解融合網路
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基於因果注意力的特徵融合
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最新創新點論文資料
通關多模態：基礎與實戰系列課
學習多模態融合，需要掌握一定的多模態領域基礎知識。
針對剛入門的同學們，我分享一個由頂會審稿人、高校博士聯手打造的4節基礎課與14節Kaggle全程實戰課（含全部課件、程式碼、資料集）的多模態系列課程。併為你配套195篇多模態基礎論文與272頁《多模態深度學習》綜述書PDF。
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課程涵蓋了多模態生成、多模態學習等諸多方向的基礎知識，Kaggle全程實戰講解課程的機會更是非常難得，大家抓緊掃碼學習！
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《通關多模態基礎與實戰》課程大綱
多模態生成
-Image caption、 Image generation
-Video caption、Video generation
多模態深度學習
-多模態任務：視覺語言問答、多模態情感分析、對話系統…
-多模態技術：GAN、VAE、CLIP…
多模態Paper精讀 （一、二）
–CLIP— 多模態領域鴻蒙之鐘鉅作
Kaggle實戰：商品匹配大賽
–賽題介紹與Baseline講解
-影像特徵提取與影像檢索
-文字特徵提取與文字檢索
-商品多模態匹配
-資訊檢索比賽覆盤
-模型融合與整合
-問題答疑
-複賽衝刺
Kaggle實戰：寵物預測大賽
-賽題介紹與Baseline講解
-CV相關理論介紹及其程式碼講解
-調參技巧與資料增強設計
-多模態特證聚合理論介紹
-CV和其他模態資料講解
-比賽總結覆盤
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海量多模態論文資料
56個多模態融合的創新點
195篇多模態各領域論文
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《多模態深度學習》PDF
概述了多模態深度學習中使用的SOTA方法，以克服來自非結構化資料和組合不同模態輸入的挑戰。
該書內容涵蓋廣泛且通俗易懂，無論作為深入學習還是知識擴充套件都是一本極好的書籍。共272頁，可以掃描下方二維碼下載。
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