在本文中介绍了一种新的多模态融合Transformer(MFT)网络,其中包括用于 HSI 土地覆盖分类的多头交叉补丁注意力( mCrossPA )。 除了Transformer编码器中的 HSI 之外,mCrossPA 还利用其他补充信息源来实现更好的泛化。 标记化的概念用于生成 CLS 和 HSI 补丁标记,有助于在简化的分层特征空间中学习独特的表示。 在...
3 基于多模态融合的轴承故障诊断模型 3.1 设置参数,训练模型 50个epoch,准确率98%,用1D-GRU+2D-GADF-SwinTransformer-CBAM网络分类效果显著,模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征,收敛速度快,性能优越,精度高,效果明显! 3.2 模型评估 准确率、精确率、召回率、F1 Score 故障十分类混淆矩阵: 3.3 其他可视...
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。 特征提取和增强 MBConv-1×1:采用两个1...
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。 特征提取和增强 MBConv-1×1:采用两个1...
首先不确定你这里的多模态指的是啥任务,暂且认为是多模态分类这类任务吧,毕竟单模态都能跑出指标。✅一般来讲,除非这个模态纯纯都是噪声,不然不会对融合后的模型效果造成较大的负面影响,可以从以下几个方面定位一下问题: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...