TPAMI 2025 | 探索多模态图像融合中的协同高阶交互作用

最新推荐文章于 2025-08-03 14:17:12 发布
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论文信息

题目：Probing Synergistic High-Order Interaction for Multi-Modal Image Fusion
探索多模态图像融合中的协同高阶交互作用
作者：Man Zhou, Naishan Zheng, Xuanhua He, Danfeng Hong, Jocelyn Chanussot

论文创新点

  1. 提出SHIP范式：论文提出了协同高阶交互范式（SHIP），创新性地在空间和通道维度引入高阶交互作用，系统地研究多模态图像在空间细粒度和全局统计方面的协作关系，从而全面探索多模态间的协同效应。
  2. 设计高效高阶空间交互：通过将频域融入自注意力机制，把矩阵乘法的计算复杂度降低为更高效的逐元素运算，进而实现从二阶交互扩展到任意阶（N阶）交互，有效捕捉不同粒度的互补信息，丰富特征多样性。
  3. 设计高阶通道交互：对Squeeze-and-Excitation（SE）块进行扩展，使其从一阶通道交互提升为高阶通道交互，基于全局统计探索源图像间的协同相关性，深入区分不同模态间复杂的相
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1. **提出SHIP范式**：论文提出了协同高阶交互范式（SHIP），创新性地在空间和通道维度引入高阶交互作用，系统地研究多模态图像在空间细粒度和全局统计方面的协作关系，从而全面探索多模态间的协同效应。
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此外，我们的方法还能生成更高质量的 CoT 推理，有助于进一步的 Judge 蒸馏，并无缝衔接地提升监督微调（SFT）的拒绝采样（rejection sampling）任务，我们称这种方法为 crowd rejection sampling，从而实现了更加高效的监督微调。此外，获取详细的评估轨迹的代价极高，缺乏扩展性。我们的基准包含587个精心策划的问题，来源于40篇最先进的研究论文，涵盖了从基本的选择题到复杂的方程补全任务的多样化任务，包括部分和完整补全，所有问题都严格遵循物理和维度约束。
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点击下方卡片，关注“具身智能之心”公众号>>点击进入→具身智能之心技术交流群更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区：具身智能之心知识星球(戳我)，这里包含所有你想要的。模型预测控制（MPC）是一种在复杂机器人系统动态约束下的强大反馈控制工具，通过在有限规划时域内优化近似动力学模型和成本函数，求解在线执行时遇到的每个状态的局部最优策略。在机器人操作领域，它可用于处理任务空间（如到...
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循环神经网络(Recurrent Neural Networks)，可以实现不同类型的输入/输出如：1 to 1：固定输入得到固定输出1 to many: 比如输入固定size的图片，输出的是可变长度的序列，比如一段描述文本，长度随着单词数而变many to 1: 比如输入一段可变长度的文本，输出其情感分类向量many to many: 比如翻译任务。
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继承类别和RGB标签的映射关系指定图像扩展名、标注扩展名seg_map_suffix='.png', # 标注mask图像的格式reduce_zero_label=False, # 类别ID为0的类别是否需要除去**kwargs)# 类别和对应的 RGB配色# 指定图像扩展名、标注扩展名seg_map_suffix='.png', # 标注mask图像的格式reduce_zero_label=False, # 类别ID为0的类别是否需要除去**kwargs)
【深度学习新浪潮】什么是专业科研智能体？
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专业科研智能体是一类基于人工智能技术、专为科学研究场景设计的智能系统，其核心目标是通过自动化和智能化手段辅助科研人员完成从文献调研、实验设计到数据分析的全流程任务。多模态数据理解：能够解析科学文献中的公式、图表、实验数据等复杂内容，并整合跨学科知识（如分子结构、基因序列、物理模型等）。自主任务规划：通过自然语言交互接收科研需求，动态拆解任务并调用外部工具（如计算模拟软件、数据库、实验室设备），形成可执行的研究路径。科学推理与创新。
基于深度学习的医学图像分析：使用MobileNet实现医学图像分类
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本文介绍了基于MobileNet的医学图像分类技术。首先概述了医学图像分析的重要性及其在疾病诊断等场景的应用。然后重点讲解了MobileNet的轻量化架构优势，包括深度可分离卷积的原理及其计算效率高的特点。文章提供了完整的代码实现流程，涵盖数据预处理、模型加载与微调、训练评估等关键步骤。实验结果表明，MobileNet在保持较高分类精度的同时显著降低了计算资源需求。该研究为医学图像分析提供了一种高效的深度学习解决方案，并建议读者可尝试改进模型以提升性能。
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