ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Multimodal BERT-basert klassifisering

Multimodal BERT-basert klassifisering utvider BERT-transformatorarkitekturen for å felles kode og klassifisere data fra flere modaliteter – oftest tekst paret med bilder – ved å fusjonere representasjonene deres før et endelig klassifiseringshode. Introdusert fremtredende rundt 2019 gjennom modeller som MMBT og ViLBERT, har det blitt en standard tilnærming for oppgaver der verken tekst eller bilde alene bærer tilstrekkelig informasjon for nøyaktig merking.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+8 more

Kilder

  1. Kiela, D., Bhooshan, S., Firooz, H., Perez, E., & Testuggine, D. (2019). Supervised multimodal bitransformers for classifying images and text. arXiv preprint arXiv:1909.02950. link
  2. 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. link

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal BERT-based Classification (Transformer Fusion of Text and Non-text Modalities). ScholarGate. https://scholargate.app/no/deep-learning/multimodal-bert-based-classification

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateMultimodal BERT-based Classification (Multimodal BERT-based Classification (Transformer Fusion of Text and Non-text Modalities)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/deep-learning/multimodal-bert-based-classification · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026