Multimodal Multilabel Classification by CLIP

多模态多标签分类（MMC）是一项具有挑战性的任务，旨在设计一种学习算法来处理两种数据源，即图像和文本，并学习跨模态的全面语义特征表示。在这个任务中，我们回顾了大量最先进的MMC方法，并利用一种新颖的技术，即利用对比语言-图像预训练（CLIP）作为特征提取器，并通过探索不同的分类头、融合方法和损失函数来微调模型。最后，我们在公共Kaggle比赛排行榜上取得了超过90％的F_1分数的最佳结果。本文通过实验结果提供了新的训练方法和定量分析的详细描述。

本论文旨在解决多模态多标签分类的问题，即如何处理图像和文本两种数据来源，并学习跨模态的语义特征表示。

本论文提出了一种新的技术，利用对比性语言-图像预训练（CLIP）作为特征提取器，并通过探索不同的分类头、融合方法和损失函数来微调模型。

本论文对多模态多标签分类的问题进行了深入的研究，并提出了一种新的解决方案。在实验中使用了公开数据集，并在Kaggle竞赛中取得了90%以上的F1分数。此外，本论文还提供了详细的实验分析和开源代码。

在最近的研究中，也有一些关于多模态多标签分类的相关研究，例如“Learning Multimodal Representations with Boosted Tensor Fusion”和“Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition”。