什么是跨模态
跨模态（Cross-modality）是一个多学科领域中的术语，指的是涉及或整合了多种不同类型的信息模态或感官通道的过程或系统。在机器学习和人工智能领域，这通常涉及到整合视觉（图像或视频）、听觉（声音或语音）、文本或其他类型的数据，以便构建能够处理和理解多种类型输入的系统。例如，在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的交叉领域中，跨模态学习的目的是让计算机能够理解图像和与之相关的文本描述。这种理解使计算机能够执行以下任务：
- 图像标注（Image Captioning）：查看图像并生成描述图像内容的文本。
- 视觉问答（Visual Question Answering, VQA）：对于给定的图像，计算机可以理解并回答关于图像内容的问题。
- 多模态感知：使用来自不同感官通道的数据来提升机器的理解能力，比如通过图像和声音来更好地理解场景或事件。
在这些任务中，模型需要能够将来自不同来源的信息（例如图像的像素和文本的单词）结合在一起，理解它们之间的关联，并能够在这些不同的模态之间进行转换和映射。为了达到这个目的，模型通常需要学习到一个共同的特征表示，即一个可以捕捉到不同模态之间关联的空间。在这个空间中，即使来自不同来源的数据（如图像和文本）在形式上截然不同，模型也能找到它们之间的对应关系。
跨模态学习中的一个关键挑战是如何设计能够处理和整合不同数据模态的算法，因为每种模态可能有其独特的数据分布、特征和语义。因此，研究者们开发了多种方法来减少模态之间的差异，提高模型在处理多模态数据时的性能。其中一个常见的方法是使用对比损失函数，它通过拉近相关样本（如图像与其对应的文本描述）之间的距离，并推远不相关样本之间的距离，来训练模型。