Audio-Visual Event Localization using Multi-task Hybrid Attention Networks for Smart Healthcare Systems
Notice bibliographique
Résumé
Human perception heavily relies on two primary senses: vision and hearing, which are closely inter-connected and capable of complementing each other. Consequently, various multimodal learning tasks have emerged, with audio-visual event localization (AVEL) being a prominent example. AVEL is a popular task within the realm of multimodal learning, with the primary objective of identifying the presence of events within each video segment and predicting their respective categories. This task holds significant utility in domains such as healthcare monitoring and surveillance, among others. Generally speaking, audio-visual co-learning offers a more comprehensive information landscape compared to single-modal learning, as it allows for a more holistic perception of ambient information, aligning with real-world applications. Nevertheless, the inherent heterogeneity of audio and visual data can introduce challenges related to event semantics inconsistency, potentially leading to incorrect predictions. To track these challenges, we propose a multi-task hybrid attention network (MHAN) to acquire high-quality representation for multimodal data. Specifically, our network incorporates hybrid attention of uni- and parallel cross-modal (HAUC) modules, which consists of a uni-modal attention block and a parallel cross-modal attention block, leveraging multimodal complementary and hidden information for better representation. Furthermore, we advocate for the use of a uni-modal visual task as auxiliary supervision to enhance the performance of multimodal tasks employing a multi-task learning strategy. Our proposed model has been proven to outperform the state-of-the-art results based on extensive experiments conducted on the AVE dataset.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».