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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
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