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ADMC: Attention-based Diffusion Model for Missing Modalities Feature Completion

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  • Haebom

저자

Wei Zhang, Juan Chen, Yanbo J. Wang, En Zhu, Xuan Yang, Yiduo Wang

개요

본 논문은 자동화된 인간-컴퓨터 상호작용을 위한 다중 모달 감정 및 의도 인식에서 센서 오류나 불완전한 데이터로 인한 모달 누락 문제를 해결하기 위해, Attention-based Diffusion Model for Missing Modalities feature Completion (ADMC)을 제안한다. ADMC는 각 모달에 대한 특징 추출 네트워크를 독립적으로 학습하여 과도한 결합을 피하고, Attention-based Diffusion Network (ADN)을 사용하여 실제 다중 모달 분포와 일치하는 누락된 모달 특징을 생성한다. 이를 통해 누락된 모달 시나리오뿐 아니라 모든 모달이 존재하는 경우에도 인식 성능을 향상시킨다. IEMOCAP 및 MIntRec 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하여 그 효과를 입증하였다.

시사점, 한계점

시사점:
다중 모달 감정 및 의도 인식에서 모달 누락 문제에 대한 효과적인 해결책 제시
독립적인 모달 특징 추출 및 Attention-based Diffusion Network를 통한 정확한 누락 모달 특징 생성
누락 모달 시나리오뿐 아니라 완전한 모달 상황에서도 성능 향상
IEMOCAP 및 MIntRec 벤치마크에서 최첨단 성능 달성
한계점:
제안된 모델의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요
다양한 유형의 모달 누락 및 데이터 불균형에 대한 로버스트성 평가 필요
실제 응용 환경에서의 성능 검증 필요
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