多模态传感器融合——学习来自多个传感器的场景的统一表示——为这个问题提供了一个可行的解决方案。然而,训练此类多模态模型可能具有挑战性,尤其是当模态与相机(RGB 图像)和激光雷达(3D 点云)不同时。例如,众所周知,不同的模态以不同的速率过度拟合和泛化[53],并且联合训练所有模态可能导致较弱模态的利用不足,甚至...
作者工作的独特之处在于与其它基于 Transformer 的多模态融合技术相比,详见第二节。 在这项工作中,作者引入了相机-激光雷达融合 Transformer (CLFT)。CLFT保持了基于 Transformer 的网络的通用编码器-解码器架构,但在双向网络中使用了视觉 Transformer 的创新逐步组装策略。然后,通过在 Transformer 解码层上使用交叉融合...
随着深度学习的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)和Transformer的兴起,图像融合技术迎来了新的突破。CVPR 2023上提出的CDDFuse方法,通过巧妙结合CNN和Transformer,实现了多任务多模态图像融合的新高度。 CDDFuse方法概述 技术背景 传统的多模态图像融合方法多依赖于自编码器结构,但这种方法存在三个主要缺陷:CNN的解释性较差...
具体而言,本文引入了一个训练模型的新方法Transfusion,能够无缝地生成离散和连续的模态。Transfusion 将语言模型损失函数与扩散相结合,在混合模态序列上训练单个 transformer。 该研究还在文本和图像数据混合基础上从头开始预训练多个 Transfusion 模型,最多可达到 7B 参数量,并针对各种单模态和跨模态基准建立扩展定律。 论文...
在IJCAI上发表的DIDFuse有继承关系,这次的亮点是1.结合CNN和当前火爆的Transformer;2.将特征解耦的思想引入了图像融合,将跨模态信息分解为共有信息和特有信息,类似于DRF等融合模型;3.两阶段训练法,第一阶段采用的输入和输出都是源图像的自监督...
完美融合Transformer和扩散领域之后,语言模型和图像大一统,又近了一步。也就是说,真正的多模态AI模型,可能很快就要来了! Transformer和Diffusion,终于有了一次出色的融合。 自此,语言模型和图像生成大一统的时代,也就不远了! 这背后,正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像模型的统一方法。
简介:本文介绍了在2023年国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出的一种结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法——CDDFuse。该方法通过百度智能云一念智能创作平台等工具的辅助,实现了特征解耦和相关性驱动的特征分解,提高了融合图像的质量和下游任务的效果。文章详细阐述了技术背景、技术亮点、实现方式以及实际...
结合Transformer的YOLOv8多模态 融合可见光+红外光(RGB+IR)双输入 完美复现论文【附代码】 1335 -- 0:21 App 基于YOLOv5和BotSort的无人机视角目标状态分析:包括目标出现时间t、目标在实际世界下的坐标xc、yc、速度v、加速度a以及车道ID计算 6187 22 23:34:20 App 吹爆!2024最详细的【多模态+大模型】学习...
Perceiver模型，以transformer为基础，用于多模态融合，主要特性如下：1. 深层transformer结构，最多堆叠48层，实现高效融合。2. 处理多种模态数据，包括图像、音频、视频、点云，分类实验表现与ResNet-50相当或更优。3. 引入非对称注意力模型迭代融合，处理大量输入数据，直接处理原始图像。Perceiver模型结构...
Meta最近发布了一个名为Transfusion的模型，这是一种结合了Transformer和扩散模型的新方法。Transfusion的最大亮点在于它成功地将语言模型的优势与图像生成模型的优势融为一体，实现了文本和图像的统一生成。这为多模态AI的发展迈出了重要一步。关键创新点：模型架构：Transfusion模型的核心是一个处理混合模态（文本和图像...