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CAMDG: A complementary multilevel alignment framework for multimodal domain generalization
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2026.134560.png)
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摘要
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域泛化（DG）旨在从已知源域学习可迁移知识，以在分布不同的未见目标域上保持稳健的泛化性能。尽管在单模态DG任务上取得了进展，但多模态域泛化（MMDG）仍面临重大挑战。域分布差异与模态分布差异之间的交互使得学习一致的跨模态和跨域特征表示变得困难，从而限制了泛化性能。本文提出了一种用于多模态域泛化的互补对齐框架（CAMDG）。具体而言，我们采用多源域对齐（MSDA）模块在共享特征空间中对齐多个源域。我们进一步引入跨模态特征对齐（CMFA）模块来对齐模态间的分布差异，以及跨模态理据对齐（CMRA）模块来约束跨模态的决策层理据一致性。在EPIC-Kitchens和Human–Animal–Cartoon（HAC）数据集上的大量实验表明，我们提出的框架持续提升了跨模态域泛化能力，平均准确率分别超过当前最优方法1.9%和2.02%。
期刊
IF:
6.5
论文数:
2.5W
被引数:
6.5W
机构
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