1 多时相数据合成由于云覆盖、季节积雪、传感器故障等多种因素的影响，导致从遥感数据中提取的地表参数存在空间分布上的数据缺失、时间序列上的不连续等问题，严重制约了地表参数在全球变化等诸多研究领域的应用。因此，需要对遥感时间序列数据进行合成、平滑和填补处理，以生成时空连续的地表参数产品。多时相数据合成就是依据一定的标准，选择某一时间范围内的多景相互匹配的数据中质量最好的象元值，作为该时间范围内合成结果
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2024-09-16 20:57:00
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多曝光、多焦距图像合成（Opencv / C++）思路由这篇文章提出的算法，该文章是曝光合成，但是其原理 。用在多焦距的合成上，效果也非常不错。 例如前面两张模拟聚焦的CV女神lena图，处理结果即为第三张，效果很不错。好的言归正传，该论文的作者当然是为了做多曝光的合成啦！上图！ 快门时间分别是（单位是秒分之一） 0.03125、0.0625、0.125、0.25、0.5、1、2、4 8、16、3
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2023-09-03 17:02:47
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OpenCv图像处理之颜色通道分离与多通道融合、图像线性融合颜色通道分离多通道融合图像线性融合 颜色通道分离在图像中不同的分量存放在不同的通道中，有时为了减少数据占用的内存，提高程序的运行效率，满足特定的需求，需要将颜色通道中的某一个分量分离出来，例如分离RGB中的GREEN通道。在opencv中提供了split()用来分离通道得到单通道语义信息。split()源码中的函数原型CV_EXPORT
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2024-01-25 19:04:58
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编者荐语本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。0 前言在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中，笔者介绍到了目前主要的几种融合方法，即early-fusion,deep-fusio
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2023-11-16 12:23:37
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概要介绍首先，做多模态融合前我们可以思考这几个问题如何获取多模态的表示【learn multimodal representations】如何做各个模态的融合【fuse multimodal signals at various levels】多模态的应用【multimodal applications】带着这几个问题我们开始今天的博客。融合Fusion做的事情简而言之就是信息整合，将不同模态表示
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2023-10-08 14:29:09
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最近在学习多曝光融合技术，总结了该领域的一些方法，有对应的论文和代码，文末有它们的提取链接。 目录研究背景和意义MEF分类空间域 spatial domain变换域 transform domain深度学习 deep learning研究背景和意义 但由于普通的数码相机等成像设备压缩了真实场景的
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2023-09-08 22:17:16
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目录多模态融合方法模型无关的融合方法基于模型的融合策略多模态对齐方法综述：A review: Deep learning for medical image segmentation using multi-modality fusion多模态医学图像分割多模态分割网络输入级融合网络层级融合策略（分层融合） 决策级融合深度学习中的多模态融合技术是模型在分析和识别任务时处理不同形式数据的过
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2023-11-02 08:11:38
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在这篇博文中，我们将探讨 **“Python多模态融合”** 的相关知识和实践，内容围绕如何有效整合多种模态的数据（例如文本、图像和音频）进行分析。多模态融合在自然语言处理、计算机视觉等领域变得日益重要，尤其是在智能助手、自动驾驶等应用中具有广泛的适用场景。
### 背景定位
在这个数字化时代，多模态技术已经逐渐渗透到我们的生活中。例如，在社交媒体上，用户共享的内容往往同时包含文本和图片。为了
我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方特征工程调参模型融合之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking方法给弄懂了。(本文重点讲解Stacking,Bagging和Boosting有很多权威的好教程，所以不详细介绍)最早的Stacking思想早些年就有论文发表，但是应用Stacking方
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2023-10-26 15:54:37
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机器学习中的模型合并（model combination）可以通过「合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的」。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提
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2023-10-26 16:38:34
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还是道歉啊 有重复勿怪自己学习省事哦最近想到公司做的雷视融合,而且看了好多最近的各种展会 写一下融合相关的多模态感知融合是自动驾驶的基础任务。但是，由于原始数据噪声大、信息利用率低以及多模态传感器未对齐等这些原因，要想实现一个好的性能也并非易事。那么在这篇调研报告里面，总结了多篇论文中Lidar和camera的多模态融合的一些概念方法。为啥需要多模态融合在复杂的驾驶环境中，单一的传感器信息不足以有
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2023-12-12 20:57:02
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在人工智能领域，多模态融合是一个日益受到关注的研究课题，它致力于解析和利用来自不同传感器、媒介和格式的数据，以提供更为全面和精确的信息解释和决策支持。随着人工智能的发展，跨越视觉、听觉、语言和触觉等模态的信息整合正逐步成为现实，同时也在众多行业中发挥着重要作用，例如在自然语言处理、图像识别、医学诊断以及自动驾驶等领域。今天就给大家整理了10篇优秀的多模态融合论文，大家可以学习一下！1、Attent
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2024-08-04 11:35:17
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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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1.摘要+intro 作者认为目前的坑是在point-wise级的融合，之前方法存在两个主要问题，第一，它们简单地通过逐个元素相加或拼接来融合LiDAR特征和图像特征，因此对于低质量的图像特征，例如光照条件较差的图像，这样融合的性能会严重下降。第二，稀疏的LiDAR点与密集的图像像素之间的硬关联（硬关联机制是指利用标定矩阵来建立LiDAR点和image像素的关联）不仅浪费了许多语义信息丰富的图像特
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2024-08-15 10:48:10
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【摘要】 很多多模态任务，都需要融合两个模态的特征。特征融合即输入两个模态的特征向量，输出融合后的向量。最常用的方法是拼接（concatenation）、按位乘（element-wise product）、按位加（element-wise sum）。MCB的作者认为这些简单的操作效果不如外积（outer product），不足以建模两个模态间的复杂关系。但外积计算存在复杂度过高的问题。Multim
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2023-11-03 19:07:18
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# Python多段注释详解
在Python中，注释是一种非常重要的编程工具，它可以帮助程序员更好地理解代码的含义，提高代码的可读性和可维护性。除了单行注释外，Python还支持多段注释的形式，本文将介绍Python中多段注释的用法和示例。
## 多段注释的定义
在Python中，多段注释通常使用三个单引号 `'''` 或者三个双引号 `"""` 来定义。这种形式的注释可以跨越多行，并且可以
原创
2024-02-29 03:44:39
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# 在 Python 中实现多段 SQL 查询的流程
在数据开发中，使用 Python 与 SQL 数据库进行交互是一项非常重要的技能。本文将指导你如何在 Python 中实现多段 SQL 查询。我们将通过一个示例来展示整个流程，并提供详细的代码与解释。整个流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-10 03:54:03
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# Python 多段切片实现教程
## 介绍
在 Python 中，使用多段切片能够更方便地从一个序列中获取指定范围的元素。这对于处理数据和列表非常有用。在这篇教程中，我将向你展示如何实现 Python 中的多段切片。
## 整体流程
下面是实现 Python 多段切片的整体流程表格：
```mermaid
journey
title 多段切片实现流程
section 开始
原创
2024-06-16 05:20:39
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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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多尺度分析方法多尺度分析（Multiscale-Analysisi），又被称为多分辨率分析，基本思想是把平方可积空间分解为一串具有不同分辨率的子空间序列。多分辨率或多尺度分析的基本思想：函数f（x），可以看作是某个渐渐逼近的极限，每层逼近是采用某个低通滤波函数对f（x）实施平滑后的结果。当逐层逼近的低通滤波函数也进行相应地逐层伸缩，即采用不同的分辨率或尺度来逐层逼近f（x）。多尺度变换是一种公认的
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2024-07-16 12:57:15
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