文章目录1 多传感模式的特点2 深度语义分割3 多模态语义分割3.1 MULTI-MODAL DATASETS3.2 多模态语义分割的挑战与问题参考 语义分割的目标：是将一个场景分割成几个有意义的部分，通常是用语义标记图像中的每个像素(pixel-level semantic segmentation)，或者同时检测对象并进行逐像素标记(instance-level semantic segme
Jeff Dean：我认为，2020年在多任务学习和多模态学习方面会有很大进展，解决更多的问题。我觉得那会很有趣。多模态学习 为了使人工智能进一步加强对我们周边事物的理解，它需要具备解释多模态信号的能力。一般多模态需要处理的任务主要如上图有：表征（Representation）。找到某种对多模态信息的统一表示，分Coordinated representations（每个模态各自映射然后用用相关
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2024-01-17 22:47:35
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摘要为了解决late-fusion无法充分发挥两种模态互补性的缺点，作者提出了一种proposal-level的毫米波与相机融合方法，首先为了解决毫米波角分辨率低导致的难以区分径向物体以及多径干扰造成的假阳性幽灵点的问题，对毫米波数据使用图像数据进行增强生成带有语义特征的雷达特征，随后通过图像模态的预测框转换到极坐标系中自适应地融合增强后的雷达特征，完成了spatial-contextual两个层
基于注意力的深度神经网络（DNN）在NLP和CV等不同领域的各种任务上都表现出了卓越的性能。这些进展使得此类网络（如 Transformer）成为解决多模态问题的有力候选。特别是近一两年，Transformer 模型已经开始在CV任务上大展手脚，从目标识别到检测，效果优于通用的CNN视觉骨干网络。参考视频对象分割（referring video object segmentation, RVOS）
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2024-03-06 14:12:50
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01 引言随着传感器技术和互联网的迅速发展，各种不同模态的大数据正在以前所未有的发展速度迅速涌现。对于一个待描述事物（目标、场景等），通过不同的方法或视角收集到的耦合的数据样本就是多模态数据。通常把收集这些数据的每一个方法或视角称之为一个模态。狭义的多模态信息通常关注感知特性不同的模态（如图像-文本、视频-语音、视觉-触觉等），而广义的多模态融合则通常还包括同一模态信息中的多特征融合，以及多个同类
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2023-10-20 21:48:50
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一、多模态概念 所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。 目前的人机智能交互比如语言控制不如屏幕控制那么精准，很多时候会误判指令和错误唤醒，比较语言充满了不确定性；再比如，语音交互的物联网设备还是缺乏主动服务的能力，只是换了操作方式而已，用户体验没有本质提升。 假如我们把“模态”通俗地理解为感官，那么智能音箱就是只具备听觉模态
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2023-11-10 19:22:18
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作者： Purvanshi Mehta导读使用深度学习融合各种来源的信息。多模态数据我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。例如，图像通常与标签和文本解释相关联，文本包含图像，以更清
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2024-08-21 09:36:55
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# 多模态融合分类模型实现指南
随着深度学习技术的发展，多模态学习愈加受到关注。多模态融合模型能够结合不同类型的数据（如图像、文本和声音）来提升分类精度。本文将指导一位刚入行的小白在Python中实现一个简单的多模态融合分类模型，包含每一步的详细指导与代码示例。
## 整体流程
我们将整个多模态融合分类模型的构建过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
目录一、什么是多态二、多态的种类 1、重载2、模版3、强制转换4、虚函数和重写三、多态的分类1、静态动态2、面向对象的多态性3、面向对象的形式一、什么是多态 多态的地位？多态（Polymorphism）是面向对象（Object-Oriented，OO）思
# 多模态图像分类架构实现教程
随着深度学习的发展，多模态图像分类（Multi-modal Image Classification）已成为一个热门的研究领域。多模态学习的目标是结合来自不同来源的信息（如图像、文本、音频等），以提高分类精度。本文将介绍如何实现一个多模态图像分类架构。
## 实施流程
我们可以将实现多模态图像分类的步骤整理成如下表格：
| 步骤编号 | 步骤描述
医学图像多模分割论文列表MICCAI 20193D U2-Net: A 3D Universal U-Net for Multi-domain Medical Image Segmentation 图像种类：CT 或 MRI 目标器官：六种含不同器官的数据集 模型目标：不同器官的分割 关键词：UNet、跨模态共享 方法：在 UNet 中每一层插入一个小模块，用可分离卷积代替普通卷积操作，为每个域设
《RGB-D Face Recognition via Deep Complementary and Common Feature Learning》 FG 2018，Hao Zhang, Hu Han, Jiyun Cui, Shiguang Shan, Xilin Chen.近年，利用RGB-D数据进行人脸识别的方案已经被广泛采用，然而现有方法多使用相同处理方式处理所有的模态，这没有充分考虑模
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2023-11-04 23:09:34
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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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多模态图像合成与编辑综述 （2021）https://arxiv.org/abs/2112.13592GitHub - fnzhan/MISE: Multimodal Image Synthesis and Editing: A Survey [Under Review]二、跨模态引导信息的每一种来源或形式都可以称为一种模态。例如，人们有触觉、听觉、视觉和嗅觉；信息媒介包括语音、视频、文本等，以及
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2024-08-02 17:25:43
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一、什么是多模态多模态（multimodal）是指涉及到多种模态（如视觉、语音、文本等）的数据或信息。在计算机科学和人工智能领域中，多模态通常指将多种类型的数据或信息相结合，来解决特定的问题或任务。以图像识别为例，图像可以被视为一种视觉模态，而对图像的分类或识别就是单模态任务。而如果将图像和语音或文本数据相结合，就可以做更复杂的任务，如图像描述（image captioning）或视觉问答（vis
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2023-11-07 09:26:05
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指代图像分割 指代图像分割的目的是通过一个自然的语言表达来分割指代物。由于文本和图像之间的不同数据属性，网络很难很好地对齐文本和像素级的特征。 现有的方法使用预训练模型来促进学习，但将语言/视觉知识从预训练模型
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2024-04-15 23:27:01
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COMSOL是一款基于多物理场的仿真模拟软件，在全球各著名高校，COMSOL Multiphysic已经成为教授有限元方法以及多物理场耦合分析的标准工具，在全球500强企业中，COMSOL Multiphysic被视作提升核心竞争力，增强创新能力，加速研发的重要工具。COMSOL包含了结构力学模块、化学工程模块、热传递模块、CAD导入模块、地球科学模块、射频模块等。如果您对COMSOL Multi
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2024-05-17 09:17:37
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# 如何实现多模态深度学习分类器
多模态深度学习分类器的目标是集成来自多个模态（如图像、文本、音频等）信息，以提高分类性能。下面我将详细介绍实现过程，并提供步骤、代码示例和图表视图来帮助你更好地理解。
## 实现流程
在实现多模态深度学习分类器时，我们通常按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据准备 | 收集和整理数据，包括多个模态。 |
原创
2024-10-16 05:04:56
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多模态学习概述多模态学习（MultiModal Machine Learning, MMML）是一种机器学习范式，它专注于处理和理解来自多个不同模态（如图像、文本、声音等）的数据。随着人工智能的发展，多模态学习变得日益重要，因为它能更有效地模拟人类的感知和认知能力，从而改善智能系统的性能。多模态学习的定义 多模态学习允许机器从多种不同的数据源学习，例如，可以从图像和文本中同时学习，这样可
1. Learning Distinct and Representative Modes for Image Captioning2022 NeurIPSimage captioning：给定图像生成自然描述即一张图片可以生成多个caption，希望这样可以从不同的角度去描述图片中的内容。1.1 当前存在的问题现有工作生成的image captions偏向于"average" catpion，专
