MMF 多模态框架介绍及问题汇总跨模态推理对人工智能至关重要。越来越需要对模态之间的交互进行建模（例如，视觉，语言），这样不仅能够改进AI对现有任务的预测能力，同时也能够发现新的应用点。多模态AI问题包括视觉问答（visual question answering, VQA), 图像描述(image captioning)、 视觉对话（visual dialogue）、embodied AI、虚拟
文章：《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》多模态机器学习综述【摘要】我们对世界的体验是多模式的 - 我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味和尝到味道。模态是指某种事物发生或经历的方式，并且当研究问题包括多种这样的形式时，研究问题被描述为多模态。为了使人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这种多模信号。多
自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07830.pdfDeep Multi-Modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, Methods, and Challenges摘要深度学习推动了自动驾驶感
貌似公司面试都喜欢问多态，今天做个总结记录。1.什么是多态多态就是Polymorphism，一个接口的多种实现。在不同的上下问下，接口的实现表现出不同的特征。2.多态的好处多态带来两个明显的好处：一是不用记大量的函数名了，二是它会依据调用时的上下文来确定实现。确定实现的过程由C++本身完成另外还有一个不明显但却很重要的好处是：带来了面向对象的编程。 3.多态的实现
函数重载，宏多态，模板函数
https://arxiv.org/pdf/2106.12735.pdf1.引言1.1 单一传感器3D目标检测 基于图像的3D目标检测。低费用换来满意的性能。但存在遮挡、高计算成本、易受极端天气影响等问题。 基于
王亚核刊名称：计算机应用研究1、解决的问题：之前的算法只能融合特定模态的融合，本文提出了更具普适性的框架，可以综合不同模态的融合。2、摘要：基于深度学习模型研究了多模态融合的特征描述，在训练时使用新的相关性损失函数进行训练优化，以此提取出更加稳健的特征向量。从各个模态学习到的特征向量在训练步骤中相互指导以获得更稳健的特征表示。 首先，提取每个三维模型的三个模态特征。点云模态提描述结构信息
前言在前面我们回顾了R-CNN系列，总体来说，先生成候选框，然后对候选框进行剔除，随后对目标进行分类和box回归，进而实现目标检测。 简单说：生成候选框候选框分类总体来说，分了两步，即我们熟悉的two stage。本文开始，我们正式进入one-stage！YOLO 是 You only look once 几个单词的缩写。1. 正文时间： 2015论文： https://arxiv.o
RM-MEDA: A Regularity Model-Based Multiobjective Estimation of Distribution Algorithm 摘要该文的中文题目是：基于规则模型的多目标估计分布算法。引言当前的MOEA研究主要集中在以下高度相关的问题上。合理分配和多样性：由于帕累托支配不是一个完整的排序，原来开发用于标量目标优化的常规选择算法不能直接应用于多目标优化。
多模态文本分类技术多模态简介什么是多模态多模态的技术点多模态表示学习Representation模态转化Translation模态对齐Alignment多模态融合Fusion协同学习Co-learning多模态在文本分类的应用讽刺检测情感分类情感分析假新闻识别商品分类 写在前面：仅用于记录自己学习观看的视频摘抄的笔记一篇多模态综述多模态简介什么是多模态Multimodal Machine Lea
分解多目标优化与帕累托多任务学习 2020年11月4日晚，香港城市大学电脑学系讲座教授、博士生导师、IEEE Fellow张青富教授应我院王振坤教授的邀请，在线举办了一场主题为“分解多目标优化与帕累托多任务学习”的学术讲座。此次讲座采用线上和线下两种渠道，线上共有188名同学参加。多目标优化问题作为现实世界中常见的优化问题之一，近几十年来得到了广泛的研究。多目标优化算法是解决多目标优化问题的一
论文：CTFN: Hierarchical Learning for Multimodal Sentiment Analysis Using Coupled-Translation Fusion Network论文链接：CTFN: Hierarchical Learning for Multimodal Sentiment Analysis Using Coupled-Translation Fu
零. 背景1. Introduction多模态情感分析是一个活跃的研究领域，它利用多模态信号对用户生成的视频进行情感理解。解决这一任务的主要方法是开发复杂的融合技术。（1）然而，信号的异质性造成了分布模式的差距，这带来了重大挑战。2. My idea（1）进行互注意力的特征表示学习（2）引入预训练模块加强特征表示和特征泛化一. MISA：多模态情感分析的模态不变和特定表示 ACMMM20201 A
通过这些数据，GLIP学习到了丰富的视觉概念和语义信息，比如什么是“猫”，它们长什么样，常出现在哪些场景
摘要YOLO 提出了一种新的目标检测方法。在Yolo之前目标检测主要是基于滑动窗再利用分类器来执行检测。相反YOLO将目标检测框架看作是回归问题，利用单个神经网络在一次评估中直接从完整图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。YOLO的运行速度非常快。基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。网络的一个较小版本，快速YOLO，每秒能处理
文章目录前言一、Richpedia: A Comprehensive Multi-modal Knowledge Graph1.整体构造方法2.发现实体之间关系的方法3.实体关系的类别4.感悟二、Multi-modal Knowledge-aware Event Memory Network for Social Media Rumor Detection1.整体构造方法2.多模态融合方法3.感
一、研究背景目标检测任务是对图片中存在的待检测目标进行位置和类别标注。目前深度学习的方法 在目标检测任务上取得了显著的效果，但是基于卷积的深度学习方法需要大量带标签的训练 数据以及很长的训练时间。在现实场景中，对大量数据进行标注是非常耗费资源的，并且大 量收集某些带标签的数据几乎是不可能，比如某些医疗数据。 小样本学习在训练网络时利用少量的带标签的数据，缓解了标注数据不足的问题。目前 小样本学习主
多目标优化模型求解方案 文章目录(1) 概念引入1.多目标优化模型2.支配(2) 多目标优化的传统解法(3) 智能优化算法(3) matlab的智能优化算法1. 基本的两个函数2. 例子3. 如果有三个目标 (1) 概念引入1.多目标优化模型数学模型(一般都转化成最小问题)决策空间： 所在的空间 ，其中 。目标空间：维向量所在的空间。2.支配定义1：对最小化问题，一个向量 称为支配(优于)另一个
卿云阁上面的论文是李飞飞，发表的nature上的一篇文章。 数据维度越来越高，数据种类越来越多 ，上图一共展示了5种传感器，如果只根据一个图像，比如第一个图像，很难分析出其中又多少个人，如果我们用第三幅的话，第三幅是热感图像，就可比较容易的看出有哪些人，还有一些其它的传感器，比如深度传感器，声音传感器，运用多元传感器就可以更好的感知。&nbs
话说多模态大模型
多模态大模型是近年来人工智能领域的一项重要进展，旨在处理和理解多种类型的数据，例如文本、图像、音频和视频。这些模型结合了来自不同模态的信息，使得AI系统能够更全面地理解和生成内容。以下是对多模态大模型的详细介绍：
1. 定义与背景
多模态大模型是一种可以同时处理多种数据形式的人工智能模型。例如，图像和文本的组合可以帮助模型理解图片中所包含的内容，并用自然语言描述出来。这一领域的发
多模态大模型是一种可以同时处理多种数据形式的人工智能模型。例如，图像和文本的组合可以帮助模型理解图片中所包含的内容，并用自然语言描述出来。这一领域的发展得益于深度学习技术的进步，特别是卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformers）的广泛应用。
