MultiBench

MultiBench

多模态学习的多尺度标准基准

MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。

MultiBenchMultimodal学习Benchmark深度学习数据集Github开源项目

MultiBench 项目介绍

简介

MultiBench 是一个多尺度的基准测试工具集,专门用于多模态表示学习。这个项目旨在整合来自多个异构数据源的信息,这在多媒体、情感计算、机器人技术、金融、人机交互和医疗保健等多个领域具有重要意义。然而,多模态研究在跨域和跨模态的泛化、训练和推理的复杂性、以及对嘈杂和丢失模态的鲁棒性等方面仍然面临着挑战。

为了加速多模态学习研究的进展,MultiBench 提供了一个系统化、统一的大规模基准测试环境,涵盖了15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。其目标是简化和标准化数据加载、实验设置和模型评估的流程,全面评估模型在真实世界中的表现、复杂度和鲁棒性。

主要组件

MultiZoo

MultiBench 附带一个标准化实施的20种多模态学习核心方法集合,称为 MultiZoo。它统一了融合范式、优化目标和训练方法的创新,通过模块化设计使新研究人员能够更轻松地进行组合和结果复现。

数据集支持

MultiBench 目前支持的领域和数据集包括:

  • 情感计算:MUStARD, CMU-MOSI, UR-FUNNY, CMU-MOSEI
  • 医疗:MIMIC
  • 机器人技术:MuJoCo Push, Vision & Touch
  • 金融:Stocks-food, Stocks-health, Stocks-tech
  • 人机交互:ENRICO
  • 多媒体:AV-MNIST, MM-IMDb, Kinetics-S, Kinetics-L

如果用户想要添加新数据集,MultiBench 也提供了相关的指南和步骤。

支持的算法

MultiBench 支持多种算法和模型,包括:

  • 单模态模型:如 MLP、GRU、CNN、LSTM、Transformer 等
  • 融合范式:如早期/晚期融合、NL-gate、张量融合等
  • 优化目标:如分类任务的交叉熵损失、回归任务的均方误差损失
  • 训练结构:如监督学习、架构搜索等

用户可以根据需求添加新算法,并利用已有的示例对其进行测试。

开放研究领域

MultiBench 项目欢迎新数据集、任务、算法和评估方法的加入。该项目计划在未来的研讨会、竞赛和学术课程中使用,并鼓励社区参与。

实验示例

MultiBench 在多个领域提供了详细的实验示例,比如情感计算、医疗、金融、人机交互等。每个示例都详细地展示了如何设置和运行实验,帮助用户快速入门并有效利用 MultiBench 的功能。

评估方法

MultiBench 提供了复杂性和鲁棒性评估的工具。用户可以测量训练和测试过程中的内存占用、参数数量以及时间消耗,同时评估模型面对模态缺失或噪声时的表现。这些工具有助于更全面地了解模型在不同条件下的性能。

MultiBench 是一个强大的多模态学习研究工具,为研究人员提供了标准化和系统化的方法来探索和创新,助力推动多模态领域的研究和应用。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多