multi-modal prediction | BriefGPT

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基于新型机器学习框架的多模态森林火灾预测和个性化预警系统
本研究开发了一种多模式野火预测和个性化早期警告系统，该系统基于先进的机器学习框架，使用来自环境保护局的传感器数据和 2012 年至 2018 年的历史野火数据，成功设计了新型的 U-Convolutional-LSTM 神经网络，能够提取与
PDF2 years ago
AAAI社交可解释树用于行人轨迹预测
本文提出了一种基于 Social Interpretable Tree (SIT) 的树状优化算法，能够显式地解释了粗略的手势移动路径，从而提高了多模态预测的可解释性，实验结果表明，和现有深度学习模型相比，该模型能够更加精确地预测未来的运动
PDF2 years ago
利用文本、音频和视频的多级注意力网络进行抑郁症预测
本文介绍了一个新型的多级注意力网络用于多模式抑郁症预测，包括来自音频、视频和文本模式的特征融合，其在选择每种模式内最具影响力的特征进行决策时通过多级注意力加固了整体学习，实验中表现优于现有基线 17.52% 的均方根误差。
PDF5 years ago
CVPR社交方式：使用 GAN 学习行人轨迹的多模态分布
本文提出了一种基于 GAN 和 Info-GAN 的行人运动预测方法，通过去除 L2 损失函数并使用多模态预测方式，成功避免了 GAN 中的 mode collapsing 和 dropping 问题，同时在真实数据和合成数据上的实验表明，
PDF5 years ago
基于循环神经网络的自然驾驶员意图和路径预测
使用循环神经网络和混合密度网络在城市路口进行多模态路径预测和聚类，验证了方法的性能和广泛适用性。
PDF6 years ago