概览:本文提出了一种名为FusionFormer的新型端到端多模态融合框架,用于3D物体检测任务。该框架通过在融合编码模块中引入可变形注意力和残差结构来解决现有方法需要将特征转换为鸟瞰图空间并可能丢失Z轴上的某些信息的问题。具体而言,该方法通过开发统一的采样策略,可以自然地从2D图像和3D体素特征中进行采样,从而利用灵活...
（3）记忆增强模块 记忆增强模块用来关联和记忆医学图像和术语之间隐藏的相关性。记忆增强模块的输入是在...
satellite, radar, and lightning observations. Finally, by using the multimodal deep fusion module based on multi-head cross-attention, the temporal features of wind speed at each automatic weather station are incorporated into the spatial features to obtain 10-minutely classification of thunderstorm win...
为了解决mid-level feature fusion的问题,作者提出了 multimodal transfer module (MMTM) ,可以 recalibrate the channel-wise features of different CNN streams. 该模块结构如下图所示,包括 squeeze 和 multimodal excitation 两个步骤。 Squeeze: 使用全局池化把 feature map 压缩为一维向量 SASA 和SBSB。 Multimodal...
论文题目:RPEFlow: Multimodal Fusion of RGB-PointCloud-Event for Joint Optical Flow and Scene Flow Estimation 作者列表:万哲雄,毛宇昕,张静,戴玉超论文摘要:最近的有融合RGB图像和点云的方法成功用于联合估算二维光流和三维场景流。然而,由于传统的图像相机和激光雷达传感器都采用基于帧快门的数据采集机制,基于这...
MMTM的核心思想是在卷积神经网络的不同层之间,利用一个特定的模块来融合来自不同模态的信息。 2. 阐述MMTM在CNN融合中的作用 在CNN融合中,MMTM的主要作用是提升多模态数据融合的效果。传统的多模态融合方法主要包括早期融合(early fusion)、晚期融合(late fusion)和中间融合(intermediately fusion)。然而,这些方法在...
2.4 Multi-modal Fusion and Reasoning: 如上图所示,该模块的输入是 视频特征,问题的特征。核心之处在于 LSTM,其隐层状态记为 s,在每次迭代的过程中,该控制器会尝试 attend 到 video feature 和 question feature 的不同部分,然后将这些特征与学习到的权重,进行结合,然后更新其 hidden statestst。
从上图中可以看出连接器有三种形式:projection-based、query-based、fusion-based connectors(第三种是使用MHA多头注意力) 例如,MM1 [7] 通过实验发现,连接器的类型不如视觉 token 数量(决定之后 LLM 可用的视觉信息)及图片的分辨率(决定视觉编码器的输入信息量)重要。
我们提出了两种轻量级的自适应技术,以实现更好的数据多模态融合:Auto-Fusion 和 GAN-Fusion。 我们提出了一个多任务框架,用于多模态网络的端到端训练(用于分类和生成)。 论文的其余部分结构如下:第 2 节涵盖相关工作,第 3 节讨论所提出的方法和整体架构,第 4 节描述实验设置,第 5 节显示结果,第 6 ...
MMTM: Multimodal Transfer Module for CNN Fusion 原文https://arxiv.org/abs/1911.08670?context=cs 文中提出了一种cnn模块的跨模态融合的组件。针对cnn结构的多模态融合组件。 这个模块称作Multi_modal Transfer Module (MMTM) 该模块有两个重要的操作 squeeze 和 excitation,主要针对通道这一层面 ...