Feature crossKnowledge Graph has attracted a wide range of attention in the field of recommendation, which is usually applied as auxiliary information to solve the problem of data sparsity. However, most recommendation models cannot effectively mine the associations between the items to be recommended ...
设计了由不同像素强度约束组成的分割像素损失函数,用于训练ATFuse,以便在融合结果中实现纹理细节和亮度信息的良好权衡。 2.ICAFusion: Iterative Cross-Attention Guided Feature Fusion for Multispectral Object Detection 方法: 作者提出了一种新颖的双交叉注意力特征融合方法,用于多光谱目标检测,同时聚合了RGB和热红外图...
交叉注意力融合模块 交叉注意力融合机制具有全局学习能力和良好的并行性,可以在抑制无用噪声的同时,进一步突出融合表示中的关键信息。 交叉注意力融合机制定义如下: 我这里其实不太理解,公式5应该是一个自注意力机制的公式,QKV都是Y。而Y中又包含手动指定的参数γ,那注意力机制的意义何在?如果有理解的小伙伴欢迎在...
Dynamic Fusion通过引入动态调整机制,能够根据不同模态数据的特性,动态地调整融合权重和策略,从而提高融合的准确性和鲁棒性。 3. 描述dyfusion框架如何结合cross-attention和dynamic fusion进行3D目标检测 DyFusion框架通过结合Cross-Attention和Dynamic Fusion机制,实现了对激光雷达和相机数据的有效融合,进而提高了3D目标检测...
Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息image-20230614214151778上...
BEVFusion的融合流程 在2.2节中我们介绍了两种不同的query生成策略:稠密 vs. 稀疏。BEVFusion中采用的是稠密的query策略,每个传感器都生成了BEV特征,再进行融合。同样的,特征融合也可以在稀疏query的基础上进行,也就是在目标级别上进行。 FUTR3D采用的就是这种基于稀疏query的融合策略。它首先会随机初始化一些query,并...
Knowledge Graph has attracted a wide range of attention in the field of recommendation, which is usually applied as auxiliary information to solve the problem of data sparsity. However, most recommendation models cannot effectively mine the associations between the items to be recommended and the enti...
The second attention module is the gated cross-attention feature fusion module (GC-FFM) which combines interaction features for semantic prediction. We design a gated cross-attention mechanism to automatically adjust the fusion weight of cross-modal information in cross-attention by introducing a gated...
Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息 上图为实例,就是使用一个 Transformer block 来生成新的 CLS。例子是...
Cross-Attention Fusion 上图显示了本文提出的Cross-Attention Fusion的基本思想,其中融合涉及到一个分支的CLS token和另一个分支的patch token。此外,为了更有效地融合多尺度特征,作者首先利用每个分支的CLS token作为代理,在另一个分支的patch token之间交换信息,然后将其投影到自己的分支。由于CLS token已经学习了自己...