对由各种模态组成的深度多模态数据融合进行了全面的回顾,包括视觉+语言、视觉+其他传感器等。现有的综述通常侧重于单一任务(如多模态物体识别)和两种模态的一种特定组合(如 RGB+深度数据),而本综述的范围更广,涵盖了各种模态及其相应的任务,包括多模态物体分割、多模态情感分析、VQA 和视频字幕等。 探索了深度多模态...
多模态数据融合是指将来自不同传感器或不同模态的数据进行整合和融合,以获取更全面、准确的信息。常见的多模态数据包括图像、视频、语音、文本等。通过对这些不同类型的数据进行联合分析和处理,可以提高信息的可靠性和准确性。 二、多模态数据融合方法 1. 特征级融合 特征级融合是指将来自不同模态的特征进行组合和整...
本文将从多模态数据融合的基本概念出发,探讨其发展历程、关键技术,并结合实际应用场景,为读者呈现这一领域的最新进展。 一、多模态数据融合概述 多模态数据融合(Multimodal Fusion)是指将来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据进行融合,以提升信息处理和理解能力的技术方法。多模态数据通常具有不同的物理性质和信息...
为了更好地利用这些数据,多模态数据融合技术应运而生。本文将从多个方面介绍多模态数据融合技术。 二、什么是多模态数据融合技术 1. 多模态数据的概念 多模态数据是指来自不同来源、不同形式、不同领域的数据,包括图像、语音、视频等。 2. 多模态数据融合的定义 多模态数据融合是将来自不同来源、不同形式、不同...
由天津大学、中国人民大学、新加坡科技研究局、四川大学、西安电子科技大学以及哈尔滨工业大学（深圳）共同发布的低质多模态数据融合综述《Multimodal Fusion on Low-quality Data:A Comprehensive Survey》从统一视角介绍了多模态数据的融合挑战，并针对低质多模态数据的现有融合方式及该领域潜在的发展方向进行了梳理。arXiv...
多模态数据融合(Multimodal Fusion)是指将来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据进行有机结合,以提升信息处理和理解能力的技术方法。在智能系统中,多模态数据融合能够充分利用各种模态数据的互补性,提高系统的鲁棒性和准确性。 2. 融合层次 多模态数据融合主要在三个层次上进行:数据层融合、特征层融合和决策层融...
在TCGA数据集中基于CIMP、DNA甲基化、mRNA和microRNA分析定义了几种 pRCC簇。此项研究将这些基于分子簇的分析与TCGA集中的多分类器风险评分进行了比较,发现多分类器风险评分在预测RFS方面比任何基于分子簇的方法都更准确。然后根据患者的肿瘤是否具有 CIMP 高甲基化模式,基于多分类器比较患者之间的风险评分,值得注意的是...
代表性多模态深度学习模型摘要. 3.1 基于网络的深度信念多模态数据融合 3.1.1 示例1 Srivastava 和 Salakhutdinov (2012) 提出了一种基于深度玻尔兹曼学习模型的多模态生成模型,通过拟合多模态数据在各种模态(如图像、文本和音频)上的联合分布来学习多模态表示。
在安全监控领域,数据融合是一项关键技术,它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析,以提高监控系统的效率和准确性。多模态图像融合技术是数据融合的一种重要形式,它结合了不同类型的图像数据,如可见光图像、红外图像、雷达图像等,以获取更全面的监控信息。本文将探讨多模态图像融合技术在安全监控中的应用,包括其...
1.多模态数据融合是将来自不同模态的数据进行有效整合和利用的技术。2.它能够充分利用不同模态数据之间的互补性和冗余性，提高数据的整体质量和可用性。▪多模态数据融合应用领域 1.多模态数据融合广泛应用于智能家居、医疗、自动驾驶等领域。2.它能够提高智能家居设备的智能化程度，改善医疗诊断的准确性和效率，提升...