环境激励模态参数识别概述1 结构模态参数识别结构模态参数识别属于动力学的反问题,是利用外部激励和系统的响应求解系统的参数问题;这一过程亦称为模态分析(Modal Analysis)。模态分析又分为两大类:一类是利用相关仪器设备,测试结构在已知激励下的动力响应,并根据结构动力学理论识别结构的模态参数,这种方法称之为试验模态分析(Experimental ModalAnalysis, EMA);另一类
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2024-08-09 08:28:14
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文章目录前言边缘模型基本边缘检测Canny边缘检测1.图像灰度化2.图像滤波处理3.计算梯度幅值图像和角度图像4.对梯度图像进行非极大值抑制5.双阈值处理和连接边缘 前言边缘检测是基于灰度突变的原理，在此基础上实现图像分割等操作。本篇文章主要讨论边缘检测方法——Canny边缘检测的基本实现原理和基本代码实现。边缘模型边缘模型主要分为台阶边缘模型、斜坡边缘模型和屋顶边缘模型。台阶边缘模型指的是在1
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2024-02-18 11:41:15
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在当今快速发展的医疗技术领域，远程医疗正在经历一场前所未有的变革。边缘计算、多模态融合和医疗图像识别等先进技术的结合，正在重塑医疗服务的提供方式和质量。本文将深入探讨这些技术如何协同工作，为远程医疗带来革命性的进步。远程医疗的发展现状远程医疗是利用信息通信技术提供医疗服务的创新方式，它打破了地理限制，使患者能够在远程获得高质量的医疗咨询和诊断。近年来，随着技术的进步，远程医疗的应用范围不断扩大，从
多模态数据集汇总1、MAHNOB-Mimicry1.1 简介这是一套完全同步的、多传感器的、二人互动的音频、视频记录，适用于模仿和谈判行为的研究。该数据库包含了11小时的录音，分为12个成员和48个成员之间的54次互动，他们要么参与社会政治讨论，要么就租赁协议进行谈判。1.2 下载官方下载地址1.3 使用过该数据集的文献[1] N. Rakicevic, O. Rudovic, S. Petrid
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2024-05-11 20:25:05
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作者：郑秋硕，漆桂林，王萌 知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据（采用本体+D2R技术）和文本数据（采用文本信息抽取技术），但是还有一类非结构化数据，即视觉数据，则相对关注度较低，而且相缺乏有效的技术手段来从这些数据中提取结构化知识。最近几年，虽然有一些多模态视觉技术提出，这些技术主要还是为了提升图像分类
计算机视觉——FASTER RCNN1、模型作用2、整体框架3、网络结构 本文介绍基于 VGG16的FASTER RCNN，FASTER RCNN虽然是老掉牙的网络结构，但是是yolo等网络结构的基础结构，还是很有必要掌握的。1、模型作用FASTER RCNN结构做的是“目标检测任务”。问题：首先你要思考，我们做目标检测任务的输入输出是什么？输入：一张图片 输出：图片中检测对象的位置、以及相对
CMU多模态数据1 下载数据 在数据及中包含了三个部分：highlevel，raw以及labels。highlevel是已经经过处理的特征（利用facet以及openSMILE等工具进行抽取），raw是原始特征。由于目前SDK并不能够自动检测是否已经下载过数据集，如果当你有下载了然后要再从晚上downloading的话，会报错，因此需要加入一个try…except。代码片段如下// An high
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2023-12-18 21:20:32
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主要贡献1、提出了一个多模态关系网络MuRel，进一步推进了对问题和图像的推理。2、将MuRel单元嵌入到迭代推理过程中，逐步改进内部网络表示来回答问题。MuRel方法的可视化本文的MuRel网络是一个迭代过程，它基于问题和视觉信息之间的向量表示，显式地成对建模区域关系。例如上图，经过单元的3轮迭代，得到图片中最重要的区域（绿框）和对该区域影响最大的区域（红框），最后基于区域给出问题的预测答案为”
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2024-04-07 17:41:34
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作者：张致远
研究背景
目 录
Contents
应用场景
研究进展
早期阶段
引入早期深度网络
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2024-08-24 10:08:41
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前言：本篇博文为译文，翻译自Patrick Langechuan Liu 发表在towards data science的博文 “Multimodal Regression — Beyond L1 and L2 Loss”原博文撰写时间：2019-09-30深度学习最著名的应用是图像分类，其目标是训练神经网络从N个预定义的可能性中选择一个. 经过训练的神经网络可以从许多类别中分辨出一小块图像中的物
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2024-03-15 08:21:33
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文章目录写在前面简单的concatTFN融合策略LWF融合策略 论文全称： 《Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis》 《Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors》写在前面最近在做一个分类的比赛，想要用上数据中的多模态信息（主要是文
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2023-11-23 16:40:23
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1. 美团多模态召回-搜索业务应用
多模态的召回任务，主要在召回和排序列表中存在POI、图片、文本、视频等多种模态结果，如何保证Query和多模态搜索结果的相关性面临着很大的挑战，目前更多的多模态召回主要应用于电商，短视频推荐搜索等领域。常见的多模态召回任务，给定一段query文本，输出图片/视频相似度最高的topk作为结果返回，也就是将item项换成了图片/视频。将query-query匹配任务
MURELMuRel网络是一个端到端的机器学习模型，用于回答关于图像的问题。它依赖于从图像中提取的对象边界盒来构建一个复杂连接图，其中每个节点对应于一个对象或区域。该MuRel网络包含一个MuRel cell，在该cell上迭代以融合问题表示和局部区域特征，逐步细化可视化和问题交互。最后，在对局部表示进行全局聚合之后，它使用双线性模型回答了这个问题。有趣的是，MuRel网络并没有包含一个明确的注意
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2023-12-23 15:46:11
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多模态机器学习，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。近年来，大规模神经网络模型以及预训练等技术的成功实践推动着计算机视觉和自然语言处理等领域快速发展，同时也推动了多模态表征学习的研究。2020年谷歌人工智能大神Jeff Dean就曾指出，多模态研究将会是未来研究一大趋势。本期萌喵将带大家一起看看多模态研究领域的数据
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2024-03-27 11:47:33
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MURELMuRel网络是一个端到端的机器学习模型，用于回答关于图像的问题。它依赖于从图像中提取的对象边界盒来构建一个复杂连接图，其中每个节点对应于一个对象或区域。该MuRel网络包含一个MuRel cell，在该cell上迭代以融合问题表示和局部区域特征，逐步细化可视化和问题交互。最后，在对局部表示进行全局聚合之后，它使用双线性模型回答了这个问题。有趣的是，MuRel网络并没有包含一个明确的注意
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2023-12-14 06:56:04
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作者｜都一凡方向 | 多模态学习 凭借着强大的泛化能力，预训练模型在CV和NLP领域的一系列任务上取得巨大成功。尤其是自以Transformer为架构的预训练模型在NLP领域大放异彩之后，多模态领域也尝试引入Transformer融合不同模态之间的交互，从而走上了预训练模型的这条道路。笔者对ICML2021, ACL2021, NIPS2021, EMNLP2021, ACL2022 ARR
前言多模态已是当下比较热的研究方向了，基于transformer框架的预训练多模态模型也是百花齐放，比如VILBERT等等。关于当前多模态的模型，笔者之前在微信公众号写过一篇综述，感兴趣的可以看一下：多模态预训练模型综述紧跟研究热点，快来打卡多模态知识点吧~https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzOTI4ODc2Ng==&mid=2247485865&am
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2024-05-13 12:12:58
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作者|阮彤枭（晓何）、燕保明（元年）、王琳（有邻）出品|阿里巴巴新零售淘系技术部本文内容大纲：1、多模态在视频分类算法中的应用探索2、视频分类算法中的层次化分类器的设计3、总结和展望背景随着4G的普及和5G的推出，内容消费的诉求越来越受到人们的重视。2019年互联网趋势报告指出在移动互联网行业整体增速放缓的大背景下，短视频行业异军突起，成为“行业黑洞”抢夺用户时间，尽管移动互联网人口红利见顶，新的
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2023-12-01 19:11:13
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“浅对齐”模型经典多模态结构BLIP2Motivation端到端的进行vision-language预训练成本太大了，之前存在很多预训练好的模型，这篇文章希望能够使用这些训练好的参数，节约成本。如果直接冻结预训练好的参数，去做下游任务，效果不佳。这是因为图像表征和文本表征是在两个不同的语料利用不同的模型训练出来的，不好对齐。因此这篇论文提出了一个Query Transformer(Q-Former
说在前面的话标题：Multimodal Object Detection via Probabilistic Ensembling链接：https://arxiv.org/abs/2104.02904我相信大家不多不少都会看过我自己做的一些工作，同时也还有我解读RGB-Thermal系列的一些工作，所以这一期我想讨论一下RGB-T目标检测的工作！RGB-T与目标检测目标检测是大家的老朋友了，随着端
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2024-06-14 17:14:52
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