多模态研究是人工智能领域的重要方向，涉及文本、图像、音频、视频等多类型数据的融合分析。以下是撰写多模态研究论文的核心要点：
🧠 1. 研究框架设计
- 模态选择：明确研究涉及的模态类型（如CV+NLP）
- 数据融合：采用早期融合/晚期融合/中间融合策略
- 模型架构：推荐使用Vision Transformer + BERT的混合结构
- 评估指标：需包含跨模态检索精度（CMR-P@K）等专用指标
📈 2. 关键技术实现
| 技术点 | 实现方式 | 示例 |
|---|---|---|
| 跨模态对齐 | 使用对比学习（CLIP模型） | 查看CLIP原理图 |
| 特征提取 | 多模态编码器提取共享特征 | 例如：image_caption特征向量 |
| 模型训练 | 多任务学习框架 | 包含文本分类与图像识别任务 |
🌍 3. 应用场景
- 医疗影像分析：结合X光片与病理报告
- 视频内容理解：融合帧级特征与语音文本
- 智能客服系统：整合文本问答与语音识别