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。
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