模态融合中的add和concat

最新推荐文章于 2025-10-24 19:56:07 发布
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博客介绍了concat和add在通道数方面的不同表现。concat操作会使通道数增加，而add操作通道数保持不变，是将特征图进行相加。

concat是通道数增加

add是通道数不变，特征图相加

分析多模态融合中Add与Concat的区别 | 如何在融合部分互换Add和Concat
Limiiiing的博客
04-16 687
在多模态多模型融合或一些常见的计算机视觉目标检测模型中，特征图拼接是融合不同层级或不同分支特征的关键操作，其中Add（元素级相加） 和 Concat（通道拼接） 是两种最常用的方式。本文主要从含义、原理、区别及使用场景展开详细分析，并讲解如何在融合部分互换和。实际应用中的注意事项 尺寸对齐：Concat的配置步骤原项目中就是有的，和颈部那边的拼接一致，用的是同一个模块。 Add的配置步骤可参考这里：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42591591/article/details/14714
【YOLOv12多模态融合改进】| Arxiv 2024 DEYOLO：利用双增强机制和双向解耦聚焦模块，构建跨模态特征融合与单模态优化的完整框架
Limiiiing的博客
06-05 1051
本文记录的是利用DEYOLO中的多模态融合模块改进 YOLOv12 的多模态融合部分。针对RGB和红外多模态目标检测任务设计了双特征增强机制，通过DECA（双语义增强通道权重分配模块）、DEPA（双空间增强像素权重分配模块）和双向解耦聚焦模块（Bi-direction Decoupled Focus）实现跨模态特征融合与单模态特征优化，有效解决多模态检测中的信息互补与干扰抑制问题。DEYOLO: Dual-Feature-Enhancement YOLO for Cross-Modality Object
信息融合之Add与Concat，你了解它们吗？
weixin_38646522的博客
05-13 2299
信息融合举例 特征融合目前有两种常用的方式，一种是addaddadd操作，这种操作广泛运用于ResNetResNetResNet与FPNFPNFPN中。一种是ConcatConcatConcat操作，这种操作最广泛的运用就是UNetUNetUNet，DenseNetDenseNetDenseNet等网络中。如下图所示： 也有如HRNetHRNetHRNet这样的，多分辨率之间使用addaddadd形式的特征融合。 代码演示 >>> import torch >>>
卷积神经网络中的add和concat
charles_zhang_的博客
05-11 3707
参考博客：深度特征融合---理解add和concat之多层特征融合_xys430381_1的博客-优快云博客_特征图相加 Add是特征图相加，通道数不变 简言之，add是将多次提取到的语义信息叠加，会突出正确分类的比例，有利于最后分类，实现了正确分类的高激活 add单个通道的计算量： 实例 Resnet网络的残差结构将经过处理和未经过处理的输入进行add，目的保留原始图像中的正确高激活，避免在处理过程中对正确激活的削弱，所以才有了那句“有时候什么都不做才是最好的” Conca.
多模态特征融合入门到精通！告别内卷，抢占顶会蓝海，收藏这篇就够了！
最新发布
Python_cocola的博客
10-24 1112
多模态特征融合，可真是顶会常青树，录用量逐年提升，今年光是CVPR上就有多篇！
Concat和Add操作
m0_56247038的博客
06-11 8945
一般情况下，feature maps的结合有两种方法，一种是元素对应相加，简称add，另一种就是把特征图堆到一起来，简称concatenate。假设feature map 1 的维度为B1∗ C1 ∗ H1 ∗ W1feature map 2 的维度为B2 ∗ C2 ∗ H2 ∗ W2 ​1）在add情况下，就是两个四维矩阵的按元素相加，那么这时候我们需要两个矩阵维度。并且相加后矩阵维度不变，例如256* 26* 26和256* 26* 26相加，结果还是256* 26* 26。...
add/concat
highoooo的博客
08-27 351
concat是通道数的增加; 不同层提取到的特征拼接在一起 add是特征图相加，通道数不变 不同层提取到的特征各取一部分
concat与add
Monica1111111的博客
03-08 1382
python中concat与add的区别
Multimodal Fusion（多模态融合）
热门推荐
nakaizura
03-28 20万+
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。 多模态融合 （Multimodal Fusion） 一般来说，每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态（Modality），目前研究领域中主要是对图像，文本，语音三种模态的处理。之所以要对模态进行融合，是因为不同模态的表现方式不一样，看待事物的角度也会不一样，所以存在一些交叉（所...
多模态实操第五期：多模态融合方法
weixin_61784978的博客
07-06 1741
图像模态：BasicCNN (0.7471) 表现最佳文本模态：Basic1DCNN (0.6226) 表现稳定网页模态：Basic1DCNN (0.6310) 表现稳定单模态CNN平均：约0.67，为多模态融合提供了重要对比基准。
【YOLOv13多模态融合改进】| CFT：跨模态融合Transformer | 利用Transformer的自注意力机制，解决跨模态融合中的长距离依赖和全局信息整合问题
Limiiiing的博客
08-23 291
本文记录的是利用 CFT 模块改进 YOLOv13 的多模态目标检测网络模型。的设计出发点在于解决传统多模态检测中跨模态特征融合不充分的问题，即当不同模态数据需协同检测时，基于CNN的方法因局部卷积的局限性，难以捕捉长距离依赖和全局模态间的互补信息，导致复杂光照、遮挡等场景下检测精度不足。本文利用模块，将多模态特征序列拼接后自动学习模态内与模态间的交互权重，在特征提取阶段整合全局上下文信息，增强对不同模态互补特征的利用能力，从而提升模型在多模态场景下的检测鲁棒性与准确性。Cross-Modality Fus
44_特征融合concat和add的区别1
08-03
1. 做的是对应通道对应位置的值的相加，通道数不变 2. 描述图像的特征个数不变，但是每个特征下的信息却增加了 1. 做的是通道的合并，通道数变多了 2. 描述
concat 与 add
weixin_45456178的博客
04-25 2838
在卷积神经网络中，经常会涉及到特征图之间的合并 合并的方法一般有两种，一种是concat，一种是add add: 在图像通道数不变的情况下，将两张特征图的数值相加，优点是可以减少运算量 concat：在保留特征图内各通道数值不变的情况下，将通道直接叠加，相当于是把两张特征图打包成一个了，其实里面还各是各的 talk is cheap, show me the code >>> import torch >>> img1 = torch.randn(2, 3
深度特征融合--add和concat【转载】
Jensen Lee的博客
05-16 5604
文章目录一、如何理解concat和add的方式融合特征二、concat实操三、concat与add实例3.1 Densenet3.2 Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects3.3 Scene Classification Based on Two-Stage Deep Feature Fusion3.4 Deep Heterogeneous Feature Fusion for Template-Based Face Recognition 一
concat与add操作辨析
深度学习
03-20 2292
add相当于加了一种prior，当两路输入可以具有“对应通道的特征图语义类似”（可能不太严谨）的性质的时候，可以用add来替代concat，这样更节省参数和计算量（concat是add的2倍。add为简单的像素叠加,是描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。concat是通道数的增加，也就是说描述图像本身的特征数（通道数）增加了，而每一特征下的信息是没有增加；横向或纵向空间上的叠加。add为简单的像素叠加，通道不变。
神将网络中concat和add操作区别以及各自优缺点
weixin_42613018的博客
02-19 832
Concat 操作是将输入的Tensor按照某个维度进行连接，它的优点是可以将多个Tensor连接成一个Tensor，这样可以在更高维度上处理数据。但是它存在一些缺点，比如增加了计算量，而且可能会导致维度爆炸。Add操作是将输入的Tensor按照元素逐个相加，它的优点是操作简单，不会导致维度爆炸，而且可以减少计算量，但是它的缺点是只能处理Tensor的同维度元素。 ...
神经网络中concat与add的区别
rocking_struggling的博客
09-12 2万+
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xys430381_1/article/details/88355956 一、如何理解concat和add的方式融合特征 在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wise add来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。那add与concat形式有什么不同呢？事实上两者都可以理解为整合特征图信息。只不过concat比较直观，而add理解起来比较生涩。 从图中可以发现， concat是通道数的增加; add是特
Concat和Add融合方式
qq_42057562的博客
08-05 2015
Concat融合方式是在特征图的通道进行拼接，Add是在特征图像素之间进行相加操作。如ResNet，FPN等结构采用的add来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。 Add代码 Concat代码
模态融合目标检测的三种方式
01-07
### 模态融合目标检测的三种方法 #### 方法一：早期融合（Early Fusion） 在早期融合策略中，来自不同模态的信息会在特征提取阶段之前被组合在一起。这意味着输入数据会先经过预处理并转换成统一的形式再送入网络进行学习。对于RGB-D图像来说，这通常意味着将深度图和彩色图片拼接起来形成一个多通道输入给卷积神经网络。 这种方法的优点是可以让模型一次性地从所有可用的感觉信息中学习到有用的表示形式；然而缺点在于它可能无法很好地捕捉每种感觉方式特有的结构化特性[^1]。 ```python import torch.nn as nn class EarlyFusion(nn.Module): def __init__(self, num_classes=20): super(EarlyFusion, self).__init__() # 定义一个接受多通道输入的标准CNN架构 def forward(self, rgb_input, depth_input): fused_input = torch.cat((rgb_input, depth_input), dim=1) output = self.backbone(fused_input) return output ``` #### 方法二：晚期融合（Late Fusion） 相比之下，晚期融合是在各个独立分支分别完成各自的任务之后才开始交互的过程。具体而言，在这种情况下，两个单独训练好的子网——一个负责处理视觉信号而另一个则专注于解析距离测量结果——最终会被连接起来共同决定物体的位置与类别标签。通过这种方式可以更精细地控制如何以及何时共享信息，从而提高整体系统的灵活性和鲁棒性[^2]。 ```python class LateFusion(nn.Module): def __init__(self, num_classes=20): super(LateFusion, self).__init__() # 初始化两个不同的骨干网络来处理各自的输入模式 def forward(self, rgb_input, depth_input): rgb_features = self.rgb_backbone(rgb_input) depth_features = self.depth_backbone(depth_input) combined_features = torch.concat([rgb_features, depth_features], axis=-1) final_output = self.classifier(combined_features) return final_output ``` #### 方法三：交叉模态加权网络(Cross-Modal Weighting Network) 此方案引入了一种新颖的设计理念即利用注意力机制动态调整各感知路径的重要性权重。该框架允许系统自动识别哪些类型的线索最有助于当前场景下的对象定位任务，并相应地增强这些部分的影响程度。这样一来不仅能够有效提升检测精度而且还能更好地应对复杂环境变化带来的挑战. ```python class CrossModalWeightingNetwork(nn.Module): def __init__(self, num_classes=20): super(CrossModalWeightingNetwork, self).__init__() # 设计带有注意模块的双流或多流体系结构 def forward(self, rgb_input, depth_input): rgb_attention_weights = ... depth_attention_weights = ... weighted_rgb_features = rgb_attention_weights * self.rgb_branch(rgb_input) weighted_depth_features = depth_attention_weights * self.depth_branch(depth_input) merged_representation = torch.add(weighted_rgb_features, weighted_depth_features) prediction = self.final_classifier(merged_representation) return prediction ```
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