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BiCo-Fusion: 双向互补 LiDAR - 相机融合用于语义和空间感知的 3D 目标检测
提出了一种新颖的双向互补激光雷达 - 摄像头融合框架 BiCo-Fusion，可以实现鲁棒的语义感知和空间感知的 3D 目标检测。
PDF9 days ago
通过融合高度专业化的语言模型，同时掌握文本、代码和数学
我们提出了一种融合不同领域模型的框架，UltraFuser，通过引入令牌级别的门控机制以及两阶段训练策略，以高效稳定的方式训练模型，并构建了一个具有广泛话题覆盖的高质量训练数据集，UltraChat 2，在文本、代码和数学领域展现出高水平的
PDF4 months ago
深度证据融合下的多模态医学图像分割与不确定性量化及上下文折扣
基于深度学习和 Dempster-Shafer 理论的多模式医学图像分割的融合框架，在考虑了每个单模态图像在分割不同对象时的可靠性的情况下，通过背景折扣操作对每个模态的证据进行合并，从而达到最终决策。与现有方法相比，实验结果表明我们的方法在
PDF10 months ago
CVPRBi-LRFusion: 双向 LiDAR-Radar 融合用于 3D 动态物体检测
介绍了一种双向 LiDAR-Radar 融合框架，Bi-LRFusion，通过学习 LiDAR 分支的重要细节增强 Radar 的本地特征，从而解决 Radar 数据的稀疏性和缺乏高度信息的问题，并在 nuScenes 和 ORR 数据集上
PDFa year ago
BEVFusion: 一个简单而稳健的 LiDAR-Camera 融合框架
该研究提出了一种新颖的相机 - 雷达融合方法 BEVFusion，与现有方法不同，该方法不依赖于雷达数据输入，从而解决了雷达故障对前期融合方法产生的影响。研究结果表明，在正常训练设置下，该方法优于现有最先进方法；在鲁棒性训练设置下，该方法的
PDF2 years ago
学习外观和动作的深度表示以进行异常事件检测
通过深度神经网络及自动特征提取技术，提出了一种新的无监督深度学习框架，用于复杂视频场景中的异常事件检测，其中融合了传统早期融合和晚期融合策略，并结合多个一类支持向量机模型进行最终异常检测。
PDF9 years ago