【目前最好发论文的方向】沉浸式教学多模态论文复现!看完立马带走一篇二区!--人工智能/深度学习/多模态, 视频播放量 348、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 6、收藏人数 13、转发人数 6, 视频作者 卓卓的AI流水账, 作者简介 大家好,我是卓卓,一个偶尔偷懒但又真心给大家
Robust 多模态模型:寻找遗失的模态! 近年来,随着网络视频的大量涌现,各种多模态任务日益备受关注。尽管取得了显著的进展,但在迈向稳健多模态交互的道路上仍面临两大挑战: 1)在未对齐多模态数据中建模跨模态交互时效率低下; 2)在现实环境中通常会发生的随机模态特征缺失的脆弱性。 其中,提高对数据丢失的鲁棒性已成为...
本文介绍了一种名为COGMEN(基于上下文图神经网络的多模态情感识别系统),该系统巧妙融合了局部信息(即对话者间的内部及外部相互依赖)与全局信息(即对话的整体上下文)。COGMEN模型采纳了图谱神经网络(GNN)框架,以精准捕捉对话中错综复杂的关系网络,涵盖局部与全局两个维度的信息。实验证明,该模型在IEMOCAP和MOSEI这两个...
1小时我居然就跟着博士搞定了【多模态3D目标检测】论文详解+源码复现,计算机视觉和模式识别,MVX-Net:用于3D对象检测的多模态体素网络共计11条视频,包括:1-环境配置与数据集概述、2-数据与标注文件介绍、3-基本流程梳理并进入debug模式等,UP主更多精彩视频,请关注UP账
提出了一种跨模态增强网络,通过融入长范围非文本情感语境来增强预训练语言模型中的文本表示; 提出一种特征转换策略,通过减小文本模态和非文本模态的初始表示之间的分布差异,促进了不同模态的融合; 融合了新的预训练语言模型SentiLARE来提高模型对情感词的提取效率,从而提升对情感计算的准确性。 五、论文思路 作者提出...
原论文代码地址:Low-rank-Multimodal-Fusion Low-rank Multimodal Fusion(LMF)是Zhun Liu,Ying Shen等人2018年提出的低秩多模态融合方法,主要贡献如下: 提出了一种低秩多模态融合方法,用于多模态融合。 LMF与SOTA模型在公共数据集的三个多模态任务上进行了性能对比。 LMF计算效率高,与以前的基于张量的方法相比,具有更...
论文地址https://arxiv.org/pdf/2307.07135主要内容这篇文章介绍了一个名为MMSD2.0的多模态讽刺检测系统的构建,旨在提高现有讽刺检测系统的可靠性。文章首先指出了现有多模态讽刺检测基准(MMSD)存在的一些问题,包括模型偏差学习和不合理的负面样本标注。为了解决这些问题,作者提出了MMSD2.0,这是一个修正后的数据库,...
本文对 “Cross-Modal Enhancement Network for Multimodal Sentiment Analysis” 论文进行讲解和手把手复现教学,解决当下热门的多模态情感计算问题,并展示在MOSI和MOSEI两个数据集上的效果二、论文地址DOI: 10.1109/TMM.2022.3183830三、研究背景情感分析在人工智能向情感智能发展中起着重要作用。早期的情感分析研究主要集中...
1. 论文:基于多模态深度学习方法的单细胞多组学数据聚类 Clustering of single-cell multi-omics data with a multimodal deep learning method | Nature Communications https://www.nature.com/articles/s41467-022-35031-9 Abstract Single-cell multimodal sequencing technologies are developed to simultaneously profi...