论文风向变了！迁移学习+多模态融合才是王道！性能爆炸好

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多模态如今是越来越火了，与之相关的研究方向在各大顶会基本都成了投稿热门，趁着这波风向，我也给想发论文但找不着idea的同学推荐一个创新思路： 迁移学习+多模态融合。 这种结合可以轻松搞定提高性能这一核心问题， 通过将源领域学习到的多模态知识迁移到目标领域，就可以快速适应目标领域的任务需求。 不仅如此，这种在不同模态之间实现更有效知识传递和信息融合的能力，也能 提高模型在新任务上的准确率。 比如胸部X光模型MultiFusionNet，在两类分类中取得了99.6％的高准确率。 为了让大家更好的掌握这个创新思路，然后运用到自己的文章中，今天我就来分享 10种 迁移学习+多模态融合创新方法， 都是今年最新，代码基本都有。 扫码 添加小享， 回复“ 迁移多模态 ”    免费获取 全部论文+代码合集 MultiFusionNet: multilayer multimodal fusio ………………………………