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...
为了能对跨模态进行有效建模,并分解得到期望的各模态共有特征和特有特征,本文提出了 Correlation-Driven feature Decomposition Fusion (CDDFuse) 来进行多模态特征分解和图像融合。 本文模型分为两阶段,第一阶段 CDDFuse 首先使用 Restormer 块来提取跨模态浅层特征,然后引入双分支 Transformer-CNN 特征提取器,其中 L...
Transformer多模态数据特征融合方法(57)摘要本发明公开了一种Transformer多模态数据特征融合方法,方法包括:通过浅层空谱特征解译模块进行第一次上下文优化,根据从LiDAR数据获得的局部空间掩膜作为引导信息,从光谱信息到空间信息提取浅层多模态特征;通过中层自适应特征融合模块进行第二次上下文特征融合,使用自适应交叉Transformer...
(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...
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
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...
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。
基于多模态特征融合的图像描述算法研究 特征融合的图像描述算法.在视觉特征提取的基础上,增加文本识别和检测算法,并使用多模态Transformer来融合两种模态.在解码阶段,采用中心图作为指导模块,使用动态指针网络... 杨晨露,万旺根,张振,... - 《工业控制计算机》 被引量: 0发表: 2023年 基于注意力融合网络的方面级多...
金融界2024年10月24日消息,国家知识产权局信息显示,西安爱生技术集团有限公司申请一项名为“基于特征融合和Transformer的多模态图像配准方法”的...查看全文 相关企业信息 公司名称:西安爱生技术集团有限公司 法人代表:薛建强 注册资本:11224.4897万人民币 成立时间:1992-07-14 公司类型:其他有限责任公司 经营状态:开业...
1️⃣debug:确认是不是特征预处理的时候引入了一些bug2️⃣模态表达能力:每个模态都跑一遍任务看看指标,确认不是模态本身信息就不足导致无法学习;3️⃣模态融合模块:比较常见的做法是concat后直接接任务头,如果是多帧的可以先用NextVlad降维,或者直接用Transformer来融合,不确定你这...