大家好,今天分享一个我认为未来最好发论文的方向:多模态融合。
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下滑查看全部56个多模态融合创新点
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多模态融合的渐进式融合
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多模态学习中的正交序列融合
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视听融合中多任务学习的集成框架
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量化半监督多模态学习中的交互
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基于Hypergraph的自监督多模态表示学习
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可扩展的多模态融合
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多模态嵌入式问答
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从多任务混合视角看待缺失模态
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多模态学习单模态偏差理论
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交替单模态适应
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深度平衡方法
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多模态攻击框架
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基于注意力机制的多模态融合
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联合自回归混合框架
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处理缺失模态的鲁棒多模态学习
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基于变压器的3D对象检测模型
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图对比学习方法
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多模态系统数据平衡
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多模态数据集降维
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多模态上下文学习
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多个变压网络融合
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新的多模态对比学习框架
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动态多模态融合
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质量感知多模态融合
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跳跃-交叉网络融合架构
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MMSR-自适应顺序融合模态特征
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cross-attention特征融合
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迭代多模态交互
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图像与点云融合的语义分割模型
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跨模态边缘特权知识蒸馏框架
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鸟瞰图特征级融合方法
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多模态融合TransFuser
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两种模态对比学习
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动量蒸馏
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基于线性的特征融合
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改进的具有类名语义的原型网络
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基于双线性的特征融合
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基于交叉注意力的特征融合
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encoding特征提取融合特征图
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三模态深度融合
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样本不平衡数据处理方法
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多模态实体集扩展数据集
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跨领域多任务学习的多模态对齐提示
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多模态提示学习的标签对齐
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场景图知识增强多模态结构化表示
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多模态视觉提示跟踪模型
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大规模神经元追踪的多模态体积特征
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基于扩散的一次性字体生成方法
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扩展潜在空间的VAE模型
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新型3D物体生成框架
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新型端到端多模态融合框架
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同质多模态特征融合和交互的三维物体检测
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自主检测和定位预定义对象的框架
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知识蒸馏方法压缩TDS-Net
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关联驱动特征分解融合网络
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基于因果注意力的特征融合
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多模态深度学习
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多模态Paper精读 (一、二)
–CLIP— 多模态领域鸿蒙之钟巨作
Kaggle实战:商品匹配大赛
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-图像特征提取与图像检索
-文本特征提取与文本检索
-商品多模态匹配
-信息检索比赛复盘
-模型融合与集成
-问题答疑
-复赛冲刺
Kaggle实战:宠物预测大赛
-赛题介绍与Baseline讲解
-CV相关理论介绍及其代码讲解
-调参技巧与数据增强设计
-多模态特证聚合理论介绍
-CV和其他模态数据讲解
-比赛总结复盘
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