Multi-modal Circulant Fusion for Video-to-Language and Backward（MCF)同时使用vector和matrix

最新推荐文章于 2024-12-08 22:50:03 发布
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分类专栏： 多模态融合
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1.多模态循环融合（MCF）

MCF的详细过程如图，x,y为不同模态特征向量，首先利用两个投影矩阵W1,W2将将特征投影到VC两个低维空间。

然后利用V、C构造循环矩阵A和B

为了使投影向量和循环矩阵中的元素充分作用，我们探索了两种不同的乘法运算

1）在循环矩阵和投影向量之间使用矩阵乘法

2）是让循环矩阵的投影向量和每行进行元素积

最低0.47元/天 解锁文章
假新闻检测论文分享（23）(ALB-MCF#2022IEEE)Using ALBERT and Multi-modal Circulant Fusion for Fake News Detection
weixin_41964296的博客
04-10 229
首先，现有研究一般采用预训练模型BERT提取文本特征，但BERT模型参数较多，训练速度相对较慢。此外，视觉特征和文本特征处于不同的语义特征空间，存在异质性。目前的方法只是对文本和图像特征进行简单的拼接操作，可能无法更好地利用多模态数据互补的优势，并且存在冗余，影响检测性能。该文提出了ALB-MCF，将ALBERT和多模态循环融合用于假新闻检测。首先，创新性地使用ALBERT模型提取文本特征优于BERT模型;其次，利用MCF融合两模态之间的特征;
云计算实战应用案例精讲-【深度学习】多模态融合（最终篇）
qq_36130719的博客
04-19 1552
一般来说，模态是指事物发生或存在的方式，多模态是指两个或者两个以上的模态的各种形式的组合。对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（所以存在信息冗余），互补（所以比单特征更优秀）的现象，甚至模态间可能还存在多种不同的信息交互，如果能合理的处理多模态信息，就能得到丰富特征信息。即概括来说多模态的显著特点是： 冗余性 和 互补性。
Multi-modal Circulant Fusion for Video-to-Language and Backward
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Multimodal Fusion（多模态融合）
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多模态融合（Multimodal Fusion）
最新发布
gaesarGatt的博客
12-08 5973
（Multimodal Fusion）是指将来自不同模态（如图像、文本、语音、传感器数据等）的信息进行整合、联合分析和处理，以便全面理解、推理和应用这些数据。多模态融合是人工智能、计算机视觉、自然语言处理、机器人学等领域的核心技术之一，具有广泛的应用前景，尤其在自动驾驶、智能机器人、智能医疗、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等领域得到了重要应用。
Multi-Modal Fusion Transformer for End-to-End Autonomous Driving
baidu_41890159的博客
09-29 977
自动驾驶中应该如何整合来自补充传感器的表示？基于几何的传感器融合在感知任务，如目标检测和运动预测方面显示出巨大前景。然而，对于实际驾驶任务来说，3D场景的全局上下文是关键的，例如，交通灯状态的变化可能会影响几何上远离该交通灯的车辆的行为。因此，几何本身可能不足以在端到端驾驶模型中有效地融合表示。在这项工作中，我们展示了基于现有传感器融合方法的模仿学习策略在面对高密度动态代理和复杂场景时表现不佳，这些场景需要全局上下文推理，例如处理来自多个方向的未受控交叉路口的交通。
Trans SGG[after all,..Multi-modal Fusion Functions
weixin_44892610的博客
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【论文笔记】Dynamic Deep Multi-modal Fusion for Image Privacy Prediction
weixin_51547366的博客
12-13 1814
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Multi-Modal Fusion Transformer for End-to-End Autonomous Driving （TransFuser） 论文笔记
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Multi-Modal Fusion Transformer for End-to-End Autonomous Driving （端到端自动驾驶的多模态融合transformer） 论文笔记
多模态信息融合研究
Drug discovery
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多模态信息融合研究：多模态融合fusion的各种操作：
A Novel Graph-based Multi-modal Fusion Encoder for Neural Machine Translation阅读笔记
阿里武的技术博客
03-17 1096
文章目录1. 前景介绍2. 模型结构2.1 编码器2.1.1 Multi-modal Graph2.1.2 Embedding Layer2.1.3 Graph-based Multi-modal Fusion Layers模态内融合**模态间融合**2.2 解码器3. 实验结果4. 模型评价4.1 模型的贡献 1. 前景介绍 这篇文章讲的是 多模态机器翻译 首先把图和句子用一个统一多模态图来表示 图结构如下 每个结点包含，文本信息和图片信息 图有两种边， 一种是相同模态相连的边， 一种是不同模态相连
Multi-Modal
Rainbow
04-09 666
文章目录Multimodalmotivationproblem研究方向多模态表示学习 Multimodal Representation模态转化 Translation对齐 Alignment多模态融合 Multimodal Fusion\多源信息融合（Multi-source Information Fusion）\多传感器融合（Multi-sensor Fusion)method协同学习 Co-learning Multimodal https://zhuanlan.zhihu.com/p/53511
全面盘点多模态融合算法及应用场景
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特征层融合是多模态融合技术中一种重要的方法，它通过分别提取不同模态的数据特征，并在特征层进行融合。特征层融合方法通过分别提取不同模态的特征，并在特征层进行融合，能够更好地捕捉多模态数据的互补信息，提高信息处理的效果。进入2020年代，多模态融合技术在各个领域的应用得到了进一步扩展，从自动驾驶到医疗诊断，从虚拟现实到智能家居，多模态融合技术展示了其广泛的应用前景。通过理解和处理多模态数据的类型和特征，我们可以设计出更加高效和鲁棒的多模态融合模型，解决复杂的跨模态信息处理问题，并在实际应用中取得更好的效果。
图像处理之图像融合
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图像金字塔的一个应用是图像融合。例如，在图像融合中，需要将两幅图叠在一起，但是由于连接区域图像像素的不连续性，整幅图的效果看起来会很差。这时图像金字塔就可以排上用场了，他可以帮你实现无缝连接。 这里有一点要注意的是，利用金字塔融合需要对你的图片做一定预处理，即图片大小应该为2^6的倍数 # coding=utf-8 import PIL.Image as Image import shutil i...
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2020 年机器学习趋势：建立统一的跨媒体多模态内容理解内核
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内容 AI：建立统一的跨媒体多模态内容理解内核 作者： zixunsun@tencent.com，腾讯 IEG 应用研究员 Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势：多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年，CDG 广告、 CSIG 音视频，IEG 内容推荐、PCG 信息流、TEG 数平广告推荐和 AI 平台部团队、WXG 看一看团队内容技术专家沟通，大家在处理内容理解...
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转载：https://aijishu.com/a/1060000000089247 作者： 孙子荀 zixunsun@tencent.com，腾讯 IEG 专家研究员 Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势：多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年，CDG 广告、 CSIG 音视频，IEG 内容推荐、PCG 信息流、TEG 数平广告推荐和 AI 平台部...
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很抱歉，作为一个语言模型AI，我无法提供代码。但是我可以告诉你如何获取代码。 首先，你可以在计算机视觉相关的代码库中搜索该项目，例如GitHub、GitLab或Bitbucket等。另外，你也可以尝试联系项目的作者或研究团队以获取代码。最后，你可以在学术会议的论文集或相关期刊中查找该项目的论文，以获取更多信息和代码链接。
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