前端融合指的是将多个独立的数据集融合成一个单一的特征向量。然后输入到机器学习分类器中。多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息,如主成分分析(PCA)、最大相关最小冗余算法(mRMR)、自动解码器(Autoencoders)等。 中间融合指的是将不同的模态数据先转化为高维特征表达,再于模型的中间层进行融合。
多模态机器学习（MMML）就是针对多种模态数据进行联合学习、联合处理。关于多模融合，分为多模前融合和多...
这是比较早的一项文本-视觉两个模态融合的工作，用于图像分类。主要结构为分别用text和image 的 backbone...
它扫遍天下无敌手，从此「多模态的融合算法 」都是基于AI算法，只是根据效率、效果不同，选择更细节的...
《多模态分子成像信息融合的统计理论和算法研究》是依托北京大学，由姚远担任负责人的面上项目。项目摘要 多模态分子成像是当代分子细胞生物学和医学影像学交叉学科的重点之一。然而现有的多模态成像系统仅仅提供独立成像后续融合，并没有充分利用多模态成像中的信息相关性。为突破现有信息融合系统的局限性，本项目结合项目...