多模态时空融合全新框架！性能超越一众SOTA

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多模态融合能够处理和关联来自不同模态的信息，提高决策的准确性。这其中，时空融合通过整合不同时间和空间维度上的数据， 不仅提高了模型的性能，还增强了数据在时间和空间上的表达力 ，让模型能够更深入地理解并解决现实世界中的动态和多维问题。 因此， 多模态时空融合迅速成为了当前的学术热点， 被广泛应用于医学、自动驾驶等领域。 为帮助同学们深入了解该方向，获得论文灵感，本文介绍 多模态时空融合 9种 最新方案 ，可参考创新点和开源代码也整理了，方便各位理解并复现。 扫码 添加小享，回复“ 多模态时空 ”   免费获取 全部论文+开源代码 FusionFormer: A Multi-sensory Fusion in Bird's-Eye-View and Temporal Consistent Transformer for 3D Object Detection 方法： 论文提出了一种名为FusionFormer的新型多模态融合transformer框架，通过在融合编码模块中 ………………………………