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学习自适应融合模型以进行多模态显著目标检测
多模态显著目标检测 (MSOD) 通过将可见资源与深度或热红外资源整合，旨在提高显著性检测的性能。本文提出了一种新颖的自适应融合模块，利用一组基本融合方案的互补优势来同时处理不同挑战，以实现鲁棒的 MSOD。通过实验证明，该方法在多个数据集
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a month ago
基于先验启发损失的单一共享网络的参数高效多模态皮肤病变分类
我们提出了一种多模态方法，通过单一网络高效地整合多尺度临床和皮肤镜特征，从而大幅减少模型参数。该方法包括三种新颖的融合方案，通过共享编码器参数并保留各自的模态专属分类器、使用共享的交叉注意力模块多层次地互动两种模态、以及通过引入偏置损失将皮
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3 months ago
多模态设备定向语音检测的模态随机放弃策略研究
调查了用于提高设备导向语音检测系统（DDSD）的融合方案以及非语言线索（特别是韵律特征）在 DDSD 中的使用，发现通过非线性中间融合，韵律能够将 DDSD 性能提高 8.5％（在特定的固定操作点上的误接受率）；在推理时，通过使用模态丢弃技
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8 months ago
MM
使用不对称多层融合学习深层次多模态特征表示
本文介绍了一种有效的多模态特征融合框架，其中采用了两种创新的融合方案，可在一个共享的单一网络中学习多模态特征，并引入两个非对称融合操作，以增强跨通道的多模态特征交互并增强通道内的空间特征区分能力。实验结果表明，本文提出的框架在语义分割和图像
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3 years ago
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