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...
本文的整体架构和赵博士先前在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...
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...
一种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...
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...
统一transformer与diffusion!Meta融合新方法剑指下一代多模态王者 简介:【9月更文挑战第22天】该研究由Meta、Waymo及南加大团队合作完成,提出了一种名为Transfusion的新多模态模型,巧妙融合了语言模型与扩散模型的优点,实现了单一模型下的文本与图像生成和理解。Transfusion通过结合下一个token预测与扩散模型,在混合模态...
1、本公开的目的在于提供一种基于transformer的多模态融合bev目标检测系统,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。 2、根据本公开的一个方面,提供一种基于transformer的多模态融合bev目标检测系统,包括传感器特征提取模块、特征融合编码模块、任务解码模块,其中: 3、所述传感器特征提取...
(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,...
为了能够实现脑部胶质瘤医学影像病灶区域特性和共性的精准融合,提出一种基于多尺度transformer的多模态医学图像融合方法。 技术实现思路 1、本发明所要解决的技术问题在于:如何实现脑部胶质瘤医学影像病灶区域特性和共性的精准融合,以克服现有多模态医学影像融合处理时信息融合的不足,提供了一种基于多尺度transformer的多模态...
一种基于多模态融合的医疗影像目标检测方法 本发明公开了一种基于多模态融合的医疗影像目标检测方法,具体涉及多模态融合与模式识别领域,包括以下步骤:步骤A1,获取成对的多模态原始待检测图像;步骤A2,对原始的待检测图像进行像素值归一化,得到预处理后的待检图像;步骤A3,将预处理后的待检测图像输入目... 柳振宇,张璐...