Multimodal BERT-based Classification
Multimodal BERT-based classification extends the BERT transformer architecture to jointly encode and classify data from multiple modalities — most commonly text paired with images — by fusing their representations before a final classification head. Introduced prominently around 2019 through models such as MMBT and ViLBERT, it has become a standard approach for tasks where neither text nor image alone carries sufficient information for accurate labeling.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Kiela, D., Bhooshan, S., Firooz, H., Perez, E., & Testuggine, D. (2019). Supervised multimodal bitransformers for classifying images and text. arXiv preprint arXiv:1909.02950. · URL
- Lu, J., Batra, D., Parikh, D., & Lee, S. (2019). ViLBERT: Pretraining task-agnostic visiolinguistic representations for vision-and-language tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, 32. · URL
Kuratiert Claims
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Verwandte Methoden
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