多模态搜索和跨模态搜索的区别

多模态搜索是指在一个模态下进行搜索，例如在视觉模态下搜索图片或视频，在语音模态下搜索语音或音频，在文本模态下搜索文本等。而跨模态搜索是指在多个不同的模态之间进行搜索，例如在图像和文本之间进行搜索，或在语音和图像之间进行搜索。跨模态搜索需要将不同模态的数据进行融合，以便进行联合搜索。因此，跨模态搜索相对于多模态搜索更为复杂和困难。

相关问题

多模态在线哈希的国外研究现状

多模态在线哈希是一种利用多种数据类型进行哈希处理的技术，可以在大规模多媒体数据中进行快速的相似性搜索和检索。以下是国外的一些研究现状：

1. "Multi-modal Compact Bilinear Pooling for Visual Question Answering and Visual Grounding" - 这篇论文提出了一种多模态紧凑双线性池化方法，用于视觉问答和视觉定位任务。该方法可以有效地捕捉多种数据类型之间的交互信息，提高了模型的性能。

2. "Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition" - 该研究利用RGB-D深度图像和语音信息进行多模态在线哈希处理，在物体识别任务中取得了良好的效果。

3. "Multimodal Deep Hashing for Large-Scale Cross-Modal Retrieval" - 这篇论文提出了一种多模态深度哈希方法，可以在大规模跨模态检索任务中进行快速的相似性搜索。该方法结合了深度学习和哈希技术，有效地解决了跨模态检索中的问题。

4. "Multimodal Deep Learning for Audio-Visual Speech Recognition" - 该研究利用语音和视频信息进行多模态在线哈希处理，在语音识别任务中取得了良好的效果。

总之，多模态在线哈希是一个非常有前途的研究领域，将深度学习和哈希技术相结合可以有效地解决跨模态数据的相似性搜索和检索问题。

给我推荐20个多模态模型

### 回答1：
很高兴为你推荐多模态模型。这里是20个多模态模型的列表：

1. 多模态卷积神经网络 (MMCNN)
2. 多模态自动编码器 (MAE)
3. 多模态自动编码器 - 监督学习 (MAE-SL)
4. 多模态卷积自动编码器 (MCAAE)
5. 多模态图卷积自动编码器 (MGCAAE)
6. 多模态图卷积生成对抗网络 (MGC-GAN)
7. 多模态图卷积网络 (MGCN)
8. 多模态图卷积生成对抗网络 - 监督学习 (MGC-GAN-SL)
9. 多模态图卷积网络 - 监督学习 (MGCN-SL)
10. 多模态图卷积神经网络 (MGCNN)
11. 多模态图卷积神经网络 - 监督学习 (MGCNN-SL)
12. 多模态图卷积网络 - 协同过滤 (MGCN-CF)
13. 多模态图卷积神经网络 - 协同过滤 (MGCNN-CF)
14. 多模态图卷积网络 - 结构化解码 (MGCN-SD)
15. 多模态图卷积神经网络 - 结构化解码 (MGCNN-SD)
16. 多模态图卷积网络 - 受限条件随机场 (MGCN-CRF)
17. 多模态图卷积神经网络 - 受限条件随机场 (MGCNN-CRF)
18. 多模态图卷积网络 - 深度

### 回答2：
以下是20个多模态模型的推荐：

1. DALL-E：OpenAI的生成模型，可将文本描述转换为图像。

2. BERT-Vision：Google的模型，结合了BERT和CNN，用于图像和文本任务。

3. Unicoder：Facebook的模型，可以将文本和语言翻译为多种语言。

4. ViLBERT：多模态预训练模型，用于图像和文本任务，具有强大的语义理解能力。

5. CLIP：OpenAI的模型，可以通过文本描述搜索和理解图像。

6. MMAction：多模态动作识别库，适用于视频和图像分析任务。

7. VLP：多模态预训练模型，用于图像和文本的对齐和双向编码。

8. MUTAN：一种多模态交互模型，用于图像和文本相关性推理。

9. MUREX：一种用于多模态表情识别的模型，结合了图像和声音特征。

10. MMT：多模态推理模型，用于图像和文本的视觉问答任务。

11. CMN：一种用于多模态情感分析的模型，整合了图像和文本特征。

12. MARN：多模态对话系统模型，用于视觉问答和对话任务。

13. SCAN：一种用于图像和文本对齐的模型，可进行跨模态检索和检测。

14. HME-VR：一种用于多模态情感识别的模型，结合了语言和视觉特征。

15. VSE++：多模态对齐的图像和文本检索模型，可用于图像和文本相关性判断。

16. MMGAN：多模态生成对抗网络，用于图像和文本生成任务。

17. MTLR：多模态迁移学习模型，将知识从一个模态迁移到另一个模态。

18. CM-CNN：一种多模态分类模型，结合了卷积神经网络和传统分类器。

19. MCTN：一种多模态强化学习模型，用于图像和文本的场景理解和决策。

20. MMBT：一个用于多模态文本分类的模型，结合了BERT和图像特征。

### 回答3：
多模态模型是指用于处理多种类型数据（如文本、图像、声音等）的深度学习模型。以下是20个常用的多模态模型的推荐：

1. Transformer：用于文本和图像之间的跨模态表示学习。
2. ResNet：用于图像分类和特征提取。
3. VGGNet：用于图像分类和物体识别。
4. LSTM：用于文本生成和序列分类问题。
5. Gated Recurrent Unit (GRU)：用于文本生成和序列分类问题。
6. InceptionNet：用于图像分类和特征提取。
7. DenseNet：用于图像分类和特征提取。
8. CycleGAN：用于图像转换（如风格迁移）。
9. DeepAudioNet：用于音频分类和特征提取。
10. SoundNet：用于音频分类和特征提取。
11. VisualBERT：用于图像和文本之间的联合表示学习。
12. TextCNN：用于文本分类和情感分析。
13. DeepWalk：用于图网络嵌入学习。
14. Image Captioning：用于图像生成对应的描述文本。
15. Tacotron：用于语音合成。
16. TSN (Temporal Segment Network)：用于视频动作分类。
17. ST-GCN (Spatial Temporal Graph Convolutional Networks)：用于视频动作识别。
18. Hetero-Match：用于异构模态匹配（如图像和文本匹配）。
19. ViLBERT：用于图像和视频与自然语言文本之间的联合表示学习。
20. GPT (Generative Pre-trained Transformer)：用于文本生成和语言建模。

以上模型仅为推荐，具体选择应根据具体任务需求和数据类型来选择适合的模型。