fusion methods | BriefGPT - AI 论文速递

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基于学习的车车通信的协同感知
合作感知在自动驾驶中得到广泛应用，本研究分析了考虑通信信道损伤的合作感知性能。通过评估不同的融合方法和通道损伤，提出了一种新的后期融合方案，并采用基于卷积神经网络的自动编码器来压缩合作造成的数据大小。数值结果表明，当信噪比大于 0 dB 时
PDF15 days ago
中央相似性多视图哈希用于多媒体检索
多视角异构数据的哈希表示学习是提高多媒体检索准确性的关键，现有方法利用局部相似性，并未充分融合多视角特征，导致检索准确性较差。本文提出了一种新颖的中心相似性多视图哈希 (CSMVH) 方法来解决这些问题，采用中心相似性学习来解决局部相似性问
PDF3 months ago
提高 CTC-AED 模型的综合 CTC 和辅助损失正则化
本文介绍了连接主义时间分类（CTC）和基于注意力的编码器解码器（AED）联合训练在自动语音识别（ASR）中的应用，提出了两种融合方法，即 logits 的直接相加（DAL）和最大概率的保留（PMP），并引入辅助损失正则化以加速模型收敛和提高
PDF4 months ago
股票价格预测中知识获取和整合的方法：一项调查
预测股票价格是一个具有挑战性的研究问题，由于股市的固有波动性和非线性特性。最近，知识增强的股票价格预测方法通过利用外部知识来理解股市，取得了突破性的成果。尽管这些方法的重要性，但从外部知识类型的角度系统地综合以前的研究工作还是相对稀缺。具体
PDF4 months ago
ACLUniS-MMC: 多模态分类方法，通过单模态监督的多模态对比学习
本文提出了一种新的多模态对比方法，以无单模预测的弱监督下探索更可靠的多模态表示，实验证明该方法优于当前最先进的多模态方法，适用于图像 - 文本分类。
PDF7 months ago
多视角深度度量哈希在多媒体检索中的应用
该研究提出了一种深度度量多视角哈希（DMMVH）方法，通过门控融合方法来捕捉多个视角之间的相互作用，并利用深度度量学习来利用不相似样本的度量信息，该方法在多个数据集上的表现优于目前已有的同类研究.
PDF8 months ago
AAAI面向缺失模态鲁棒性行为识别的良好实践
本文针对多模态动作识别及其中一些模态不可用情况提出一套良好的实践方法，包括数据增强、基于 Transformer 的融合方法以及一个名为 ActionMAE 的模块化网络。通过采用这些方法，建立一个不仅在多模态动作识别中有效，同时对于模态缺
PDFa year ago
基于激光雷达 - 相机融合技术的三维目标检测鲁棒性评估
本研究针对自动驾驶的核心传感器进行研究，发现同时融合相机和 LiDAR 两种模式可以显著提升其性能。然而，由于当前数据集来自于昂贵的数据收集车辆，无法完全反映真实数据分布。因此，我们提出了一种系统性的鲁棒性基准测试工具包，并在 nuSce
PDF2 years ago
IJCAISHAPE：一种统一方法评估个体模态的贡献和合作
本文主要介绍了一种基于 SHAPLEY 值的 PErceptual（SHAPE）得分，该得分可以测量单个模态的边际贡献和跨模态合作程度以及如何在不同任务的不同多模态数据集上系统地评估不同的融合方法，最终结果表明对于一些任务，在不同模态互补的
PDF2 years ago
编码器 - 解码器语音识别中的语言模型集成技术比较
本文通过对一系列过去的方法以及我们提出的某些方法进行比较，探讨如何使用未配对的文本数据来改进编码器 - 解码器模型以及方法的效果和数据集之间的关联。同时结果证实，使用未配对的文本跨越各种方法和数据集具有显著的益处，而 “浅层融合” 的方法在
PDF5 years ago