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segmentation and classification
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增强多模态学习:元学习的跨模态知识蒸馏处理缺失模态
我们提出了一种称为元学习的跨模态知识蒸馏的新方法,可以使多模态模型在缺少重要模态的情况下仍具有高准确性。该方法通过自适应估计每种模态的重要性权重,并利用跨模态知识蒸馏将高重要性权重的模态的知识转移到低重要性权重的模态上,从而产生高准确性模型
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2 months ago
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