自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07830.pdfDeep Multi-Modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, Methods, and Challenges摘要深度学习推动了自动驾驶感
转载
2024-08-26 00:09:16
190阅读
10月20-10月24日，多媒体方向学术盛会ACM Multimedia 2021 于中国成都正式召开。阿里巴巴淘系技术与浙江大学联合举办的直播中多模态商品识别Workshop暨第二届淘宝直播商品识别大赛圆满结束。淘系技术通过该 Workshop 开源了业界首个大规模的多模态视频商品检索数据集，并联合浙江大学教授庄越挺、悉尼科技大学教授杨易、天津大学教授韩亚洪等国内外知名学者发起多模态检
文章：《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》多模态机器学习综述【摘要】我们对世界的体验是多模式的 - 我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味和尝到味道。模态是指某种事物发生或经历的方式，并且当研究问题包括多种这样的形式时，研究问题被描述为多模态。为了使人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这种多模信号。多
转载
2024-07-08 09:37:49
349阅读
https://arxiv.org/pdf/2106.12735.pdf1.引言1.1 单一传感器3D目标检测 基于图像的3D目标检测。低费用换来满意的性能。但存在遮挡、高计算成本、易受极端天气影响等问题。 基于
转载
2024-05-03 14:54:16
1358阅读
最近因为开发一个项目的关系在研究《Head First设计模式》，想从中找到一些灵感，虽然之前也看过，但是每次学习，都会有新的理解和感悟，非常感谢作者提供了这样一本让我受益匪浅的书！ 面向对象程序设计（注意这里是面向对象，而不是基于对象）的一个很重要的设计原则就是：针对接口编程，而不是针对实现编程！可就是这样一句句很浅显的话，确包含了很多面向对象的知识在里面！ “什么是针对接口编程呢？”，“针对
MMF 多模态框架介绍及问题汇总跨模态推理对人工智能至关重要。越来越需要对模态之间的交互进行建模（例如，视觉，语言），这样不仅能够改进AI对现有任务的预测能力，同时也能够发现新的应用点。多模态AI问题包括视觉问答（visual question answering, VQA), 图像描述(image captioning)、 视觉对话（visual dialogue）、embodied AI、虚拟
转载
2024-07-30 18:16:34
397阅读
貌似公司面试都喜欢问多态，今天做个总结记录。1.什么是多态多态就是Polymorphism，一个接口的多种实现。在不同的上下问下，接口的实现表现出不同的特征。2.多态的好处多态带来两个明显的好处：一是不用记大量的函数名了，二是它会依据调用时的上下文来确定实现。确定实现的过程由C++本身完成另外还有一个不明显但却很重要的好处是：带来了面向对象的编程。 3.多态的实现
函数重载，宏多态，模板函数
转载
2024-07-06 18:16:33
87阅读
引言各种模态充斥着我们的生活，让模型能够对多种模态信息理解和推理，是目前研究的热点方向。本文将介绍AAAI 2022关于多模态的相关工作，一篇关于Knowledge-Based VQA，两篇关于Multimodal Summarization。文章概览1. Multi-Modal Answer Validation for Knowledge-Based VQA论文地址：https://arxiv
:::本文介绍一篇多模态融合领域的新工作，该文来自卡内基梅隆大学和Deep Mind。多模态表征学习的关键是发现不同模态数据源中的信息对应关系，并进行高效的整合。目前的方法已经取得了一定的进步，相比之前方法着重于对单个模态特定的架构设计，现有的很多优秀的工作已经开始向设计和探索更为通用的多模态架构迈进，在这一过程中，仍然存在很多问题，例如这些通用模型仍然会限制在语言、视觉和音频中的一小部分模态空间
前言在前面我们回顾了R-CNN系列，总体来说，先生成候选框，然后对候选框进行剔除，随后对目标进行分类和box回归，进而实现目标检测。 简单说：生成候选框候选框分类总体来说，分了两步，即我们熟悉的two stage。本文开始，我们正式进入one-stage！YOLO 是 You only look once 几个单词的缩写。1. 正文时间： 2015论文： https://arxiv.o
转载
2024-07-15 14:45:18
94阅读
SDD目标检测算法总结一，SDD简介二、设计理念（1）采用多尺度特征用于检测（2）采用卷积进行检测（3）设置先验框三、网络结构结尾 在这几年地发展中目标检测领域取得了较大的发展，相比较原来的目标检测算法的的提升，使得想在的优势更加的凸显，下面我们要讲的是目标检测算法的SDD算法。 一，SDD简介 SDD算法的全称是Single Shot MultiBox Detector，在这个名字中开头使
多模态文本分类技术多模态简介什么是多模态多模态的技术点多模态表示学习Representation模态转化Translation模态对齐Alignment多模态融合Fusion协同学习Co-learning多模态在文本分类的应用讽刺检测情感分类情感分析假新闻识别商品分类 写在前面：仅用于记录自己学习观看的视频摘抄的笔记一篇多模态综述多模态简介什么是多模态Multimodal Machine Lea
转载
2024-03-28 07:03:55
159阅读
RM-MEDA: A Regularity Model-Based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm 摘要该文的中文题目是：基于规则模型的多目标估计分布算法。引言当前的MOEA研究主要集中在以下高度相关的问题上。合理分配和多样性：由于帕累托支配不是一个完整的排序，原来开发用于标量目标优化的常规选择算法不能直接应用于多目标优化。
转载
2024-05-21 14:51:25
115阅读
分解多目标优化与帕累托多任务学习 2020年11月4日晚，香港城市大学电脑学系讲座教授、博士生导师、IEEE Fellow张青富教授应我院王振坤教授的邀请，在线举办了一场主题为“分解多目标优化与帕累托多任务学习”的学术讲座。此次讲座采用线上和线下两种渠道，线上共有188名同学参加。多目标优化问题作为现实世界中常见的优化问题之一，近几十年来得到了广泛的研究。多目标优化算法是解决多目标优化问题的一
转载
2024-07-16 10:15:30
160阅读
1. 摘要神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功
后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！ICLR2023双盲审中论文链接：https://openreview.net/forum?id=-2zfgNS917摘要基于多视图的三维目标检测是视觉场景理解的基础和挑战性任务。多视图（multi-view)三维目标检测具有低成本、高效率的特点，具有广阔的应用前景。然而，由于缺乏深度信息，通过透视图准确地检测目标是极其困难的。
佐思汽研发布**《2022年中国汽车多模态交互发展研究报告》**，从主流交互方式搭载现状，主流车型交互方式应用，供应商座舱交互方案三个方面进行分析研究。一、在“第三空间”概念指引下，多模态交互正深度应用于智能座舱，主要呈现五大特征1、触控交互在大屏化、多屏化、智能表面材料趋势下，应用范围逐渐扩大中控大屏化，使触控成为主流交互方式。例如奔驰EQS、小鹏P7等，中控台上几乎没有物理按键，全靠触控完成；
ALBEF：基于动量蒸馏的视觉语言表示学习
《Align before Fuse：Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.07651.pdf相关博客：【自然语言处理】【多模态】多模态综述：视觉语言预训练模型【自然语言处理】【多模
零. 背景1. Introduction多模态情感分析是一个活跃的研究领域，它利用多模态信号对用户生成的视频进行情感理解。解决这一任务的主要方法是开发复杂的融合技术。（1）然而，信号的异质性造成了分布模式的差距，这带来了重大挑战。2. My idea（1）进行互注意力的特征表示学习（2）引入预训练模块加强特征表示和特征泛化一. MISA：多模态情感分析的模态不变和特定表示 ACMMM20201 A
多模态的学习在最近几年异常火爆，除了普通的多模态学习，比如视觉问答，图文检索等,其实之前讲的所有这种Language Guided Detection，或者Language Guided Segmentation，这些任务都是多模态的，还有最近火的文本图像生成或者文本视频生成，我们耳熟能详的DALL·E2，Stable Diffusion、Phenaki Video、Imagen Video，以上
