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多模融合深度学习模型在疾病识别中的应用
本文介绍了一种创新的多模态融合深度学习方法，以克服传统单模态识别技术的缺点，包括信息不完整和诊断准确性有限。通过应用先进的深度学习模型（包括卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）和变换器）从基于图像、时间和结构化数据源提取高级特征。
PDFa month ago
CVPRMMIST-ccRCC：用于多模态系统开发的现实世界医学数据集
该研究介绍了一个真实的多模态数据集 MMIST-CCRCC，其中包括 CT 和 MRI 放射学模态、组织病理学、基因组学和临床数据，共有 618 名肾细胞癌患者。研究展示了通过模态融合可以改善生存预测的结果，在存在不完整模态的情况下，即使遗
PDF2 months ago
全球遥感数据下作物分类的最佳多视角学习模型的研究
通过多视图学习方法，研究了作物分类问题，探讨了不同融合策略和编码器结构对全球范围农田和作物类型分类任务的影响，并提供了一个技术框架，用于帮助研究者探索作物分类或相关任务。
PDF3 months ago
长篇电视新闻节目视频的多模态分章
我们提出了一种自动化分章节的电视新闻节目视频的新方法，通过冻结神经网络和训练的 LSTM 网络，集成了音频和视觉线索来准确生成节目片段边界，并在 500 多个电视新闻节目视频的多样数据集上进行了评估，结果表明这种创新的融合策略达到了最新性能
PDF3 months ago
MM多光谱深度神经网络的鲁棒性和可解释性对架构的影响
通过研究多光谱深度学习模型的各种融合方法，我们评估了这些模型对不同输入波段的相对依赖性以及对影响一个或多个输入通道的自然图像损坏的稳健性。
PDF9 months ago
AutoFuse：变形医学图像配准的自动融合网络
提出了一种数据驱动的融合策略，用于可变形图像配准，通过自动优化融合策略，并结合自动融合网络和融合门模块，实现了更好的配准性能，超过了现有的无监督和半监督配准方法。
PDF10 months ago
多模态变换器用于材料分割
提出了一种新颖的融合策略，能够有效地融合来自四种不同模态（RGB、AoLP、DoLP 和 NIR）的信息，结合提出的融合策略，使用新模型 Multi-Modal Segmentation Transformer（MMSFormer）在 MC
PDF10 months ago
多角度融合结构搜索模拟人类认知的情感识别
本研究提出了一种多个视角融合框架，旨在解决语音情感识别中的多维感知问题，并能自动调整信息融合策略。通过利用连续模型和量化模型的优势，实现全面捕捉语音情感信息。
PDFa year ago
CVPR防御多模融合模型免受单一来源的攻击
本研究旨在分析多模态神经网络在单模态最坏情况下 (即对抗性攻击) 的鲁棒性，并提出了一种对抗性融合策略，该策略与现有方法相比，可显著提高单源鲁棒性，并在不影响干净数据性能的情况下，在多种多模态任务上实现了良好的表现。
PDF2 years ago
AAAI基于量子认知驱动的决策融合视频情感分析
本研究利用量子认知思想提出了一种新的视频情感分析数据融合策略，将话语表示为含有正、负情感判断量子叠加态的复值希尔伯特空间的可共存不可测量观测值，在基准数据集的实验中，该模型较现有决策层和内容层融合方法处理复杂情感信息更具优势，并能有效处理所
PDF3 years ago
一种高效的人体皮肤检测融合方法
本文提出了一种新的人体皮肤检测方法，该方法利用平滑的 2D 直方图和高斯模型相结合，结合眼部检测器对特定人员的皮肤模型进行优化，从而实现更准确、实用的肤色检测。通过在三个公共数据集上的定性和定量实验以及与现有方法的比较，结果表明该方法具有较
PDF10 years ago