面向方面过滤网络

图像噪声过滤,精度领先

通过将图像转换为文本空间的隐式令牌嵌入,并经面向方面的注意力机制过滤噪声,该模型能更准确地对每个方面进行情感判断。

Wang, Qianlong · Hongling, Xu · Wen, Zhiyuan · 梁斌 · Yang, Min · 秦兵 · 徐睿峰

IEEE Transactions on Affective Computing 2023

技术优势

噪声被过滤

面向方面的注意力只检索与当前方面相关的视觉提示,无关图像内容不会进入情感推理。

表示空间对齐

将图像转换为预训练语言模型输入空间中的隐式 token 序列,从根源上避免跨模态交互时的表示鸿沟。

鲁棒且高效

即使在图像与文本不相关的样本上也能稳定过滤噪声,且整体计算开销可控。

应用场景