专利摘要显示，本发明提供了一种基于特征融合和Transformer的多模态图像配准方法。首先，获取多模态图像对数据集；然后，构建特征检测与匹配网络模型网络模型，以获取的数据集中的图像对为输入量，以其匹配点对为输出量，对该网络进行训练；接着，利用训练好的网络提取得到待配准图像的匹配点对，并利用 GSM 算法进行误匹...
专利摘要显示,本发明提供了一种基于特征融合和Transformer的多模态图像配准方法。首先,获取多模态图像对数据集;然后,构建特征检测与匹配网络模型网络模型,以获取的数据集中的图像对为输入量,以其匹配点对为输出量,对该网络进行训练;接着,利用训练好的网络提取得到待配准图像的匹配点对,并利用 GSM 算法进行误匹配点剔除...
专利摘要显示,本发明提供了一种基于特征融合和Transformer的多模态图像配准方法。首先,获取多模态图像对数据集;然后,构建特征检测与匹配网络模型网络模型,以获取的数据集中的图像对为输入量,以其匹配点对为输出量,对该网络进行训练;接着,利用训练好的网络提取得到待配准图像的匹配点对,并利用 GSM 算法进行误匹配点剔除...
(54)发明名称基于Transformer的多模态特征融合的三维目标检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于Transformer的多模态特征融合的三维目标检测方法,包括:1.使用激光雷达采集点云数据并对点云数据进行采样,同时使用摄像头采集图像数据2.将激光雷达与摄像头采集到的数据输入基于Transformer的多模态特征融合RPN网络,提取区域建议框...
(54)发明名称基于Transformer的多模态特征融合的三维目标检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于Transformer的多模态特征融合的三维目标检测方法,包括:1.使用激光雷达采集点云数据并对点云数据进行采样,同时使用摄像头采集图像数据2.将激光雷达与摄像头采集到的数据输入基于Transformer的多模态特征融合RPN网络,提取区域建议框...
摘要:本发明涉及一种基于Transformer的多模态特征融合的在押人员情感识别方法、设备及介质,包括:1数据预处理:对文本数据、语音数据、微表情数据、肢体动作数据分别进行预处理,使其符合不同模态对应模型的输入要求;2特征提取:对四个模态的数据所蕴含的情感信息分别进行提取,获取对应的特征向量;3特征融合:采用跨模态Transfo...
本发明涉及一种基于Transformer的多模态特征融合的在押人员情感识别方法,设备及介质,包括:(1)数据预处理:对文本数据,语音数据,微表情数据,肢体动作数据分别进行预处理,使其符合不同模态对应模型的输入要求;(2)特征提取:对四个模态的数据所蕴含的情感信息分别进行提取,获取对应的特征向量;(3)特征融合:采用跨模态...
专利摘要显示,本发明提供了一种基于特征融合和Transformer的多模态图像配准方法。首先,获取多模态图像对数据集;然后,构建特征检测与匹配网络模型网络模型,以获取的数据集中的图像对为输入量,以其匹配点对为输出量,对该网络进行训练;接着,利用训练好的网络提取得到待配准图像的匹配点对,并利用GSM算法进行误匹配点剔除,...
特征增强模块:包括CNN-edge分支和CNN-multibranch,通过SRE-CNN块和SRM-CNN块进行特征增强,然后通过不对称融合块进行特征融合。 Transformer块:包含多头自注意力(MHSA)和1×1卷积层,用于增强语义信息表达和局部特征感知能力。 图1. 提出的用于I期食道癌的多模态分类方法架构。
针对在多模态特征提取与融合模型上的问题,提出一种基于Transformer与FasterRCNN融合的多模态特征提取与融合模型,更好地进行两种模态的特征提取、融合,达到提高多模态对话的性能的目的。模型中,Transformer对文本进行特征提取,FasterRCNN对图片进行特征提取,然后通过Late Fusion融合技术将图片和文本两种模态的特征融合。实验...