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modality heterogeneity
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半监督异构领域自适应中的解耦与伪标签
通过 SHeDD(Semi-supervised Heterogeneous Domain Adaptation via Disentanglement)这一端到端的神经网络框架,利用标记和未标记的来自不同数据源的数据,本研究旨在解决半监督
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16 days ago
基于相似度引导的多模态融合 Transformer 在社交媒体中的语义地点预测
利用相似度引导的多模态融合变压器 (SG-MFT) 来预测社交用户的语义位置,该方法通过使用预训练的大规模视觉 - 语言模型提取高质量特征表示,并引入了相似度引导的交互模块 (SIM) 以减轻异构性和噪声干扰,并且通过相似度感知的特征融合模
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2 months ago
3FM: 多模式元学习用于联邦任务
我们提出了一种面向联邦学习领域的新方法,特别关注应对模态异质性、客户端间模态可用性的差异和缺失数据的问题。我们介绍了一个专为多模态联邦任务设计的元学习框架,并通过对增强的 MNIST 数据集进行广泛的实验验证了我们提出的框架的有效性。我们的
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7 months ago
CVPR
自动驾驶多模态三维语义分割 MSeg3D
利用多模态数据的几何和语义特征,通过三个步骤来完成多模态 3D 语义分割任务。经过我们的研究,MSeg3D 在 nuScenes、Waymo 和 SemanticKITTI 数据集上取得了最先进的结果。
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a year ago
多模态机器学习的基础和趋势:原理、挑战和开放性问题
本文旨在探讨多模态机器学习的计算与理论基础,定义了三个关键原则和六个核心技术挑战,并提出多个未来研究的开放性问题。
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2 years ago
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