如何進一步提升CPM在複雜音視頻場景中的分割性能?
要進一步提升Class-conditional Prompting Machine (CPM)在複雜音視頻場景中的分割性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過引入更多的多樣化數據集來訓練模型，特別是包含複雜背景和多種聲音源的數據。這樣可以提高模型對不同場景的適應能力，從而提升分割準確性。
改進音頻特徵提取：利用更高解析度的音頻特徵，例如使用更長的時間窗進行短時傅里葉變換（STFT），以捕捉更細緻的音頻信息。此外，考慮使用更先進的音頻處理技術，如卷積神經網絡（CNN）來提取音頻特徵。
多模態融合策略：在模型中引入更強的多模態融合策略，例如使用自注意力機制來加強音頻和視覺特徵之間的交互，從而提高跨模態的理解能力。
自適應學習率：在訓練過程中使用自適應學習率調整策略，以便在模型收斂過程中動態調整學習率，從而提高訓練的穩定性和效率。
強化學習：考慮將強化學習方法應用於模型訓練中，通過獎勵機制來引導模型學習更有效的分割策略，特別是在面對複雜場景時。