Multimodale Text- und Bildklassifikation

Multimodale Text- und Bildklassifizierung ist eine Aufgabe, die textuelle und bildliche Daten für die Klassifizierung kombiniert, um durch die Integration multimodaler Informationen die Klassifizierungsgenauigkeit und -robustheit zu verbessern. Diese Aufgabe konzentriert sich nicht nur auf die Merkmale von Einzelmodaldaten, sondern betont auch die Komplementarität und Interaktion von Cross-Modalinformationen, um ein umfassendes Verständnis komplexer Szenarien zu erreichen. Ihre Anwendungen sind vielfältig und umfassen unter anderem die Analyse sozialer Medien, Empfehlungssysteme für Produkte, medizinische Bildgebung und andere Bereiche, was ihr erhebliche praktische Bedeutung und kommerziellen Wert verleiht.