多模态投影器设计：Q-Former与MLP在连接视觉编码器时的瓶颈对比 大家好，今天我们来探讨多模态学习中一个关键组件：多模态投影器。具体来说，我们将深入分析两种常见的投影器设计：Q-Former和MLP（多层感知机），并重点关注它们在连接视觉编码器时可能遇到的瓶颈。本文将从理论、代码实现和实验分析三个方面进行展开，力求全面理解两种投影器的优缺点，并为实际应用提供参考。 1. 多模态投影器的作用与意义 多模态学习旨在利用来自不同模态的数据（例如图像、文本、音频）来提升模型的性能。然而，不同模态的数据通常具有不同的特征空间和统计特性。因此，我们需要一个桥梁，将不同模态的特征映射到一个共享的潜在空间，使得模型能够有效地进行跨模态推理和学习。这个桥梁就是多模态投影器。 多模态投影器的作用主要体现在以下几个方面： 特征对齐 (Feature Alignment): 将不同模态的特征映射到同一空间，使得它们在语义上更加一致。 维度匹配 (Dimensionality Matching): 不同模态的特征维度可能不同，投影器可以将其调整到统一的维度。 信息融合 (Information Fusio …