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Towards Cross-Modality Medical Image Segmentation with Online Mutual Knowledge Distillation论文的研读

TowardsCross-ModalityMedicalImageSegmentationwithOnlineMutualKnowledgeDistillation论文的研读原文出处：英文原文本文主要翻译了摘要引言以及结论部分
我就是我2333·2022-12-22 10:16

2020-TMI-Unsupervised Bidirectional Cross-Modality Adaptation via Deeply Synergistic

作者在论文中提到在生成图像空间的特征对齐。这块理解有点不清楚？对于目标域到源域生成器（由E&U组成）生成的类源图像，作者添加一个附加任务至源判别器来区分所生成的图像/输入图像是从重建得到，还是从真实目标图像变化而来。如果判别器能成功地区分出生成图像的域，意味着所提取到的特征仍然包含域特征。为了确保特征域不变性，以下对抗损失被运用来监督特征提取的过程。值得注意的是编码器E被鼓励提取域不变特征，通过从
开心就哈哈·2022-12-22 09:43

医学图像多模分割论文列表2

TMI2021AdaptEverywhere:UnsupervisedAdaptationofPoint-CloudsandEntropyMinimizationforMulti-ModalCardiacImageSegmentation
胖头猫·2022-12-22 09:10

CVPR2022:Generalizable Cross-modality Medical Image Segmentation via StyleAugmentation and Dual Norm

CVPR2022:GeneralizableCross-modalityMedicalImageSegmentationviaStyleAugmentationandDualNormalization基于样式增强和双重归一化的通用跨模态医学图像分割
HheeFish·2022-12-22 09:37

Hierarchical Fusion Model （2019 ACL）三种模态的层次融合

论文题目（Title）：Multi-ModalSarcasmDetectioninTwitterwithHierarchicalFusionModel研究问题（Question）：主要研究了推特中由文本和图像组成的推文的多模态讽刺检测研究动机
肉嘟嘟的zhu·2022-12-22 06:32

SWRM(2022)

论文题目（Title）：SentimentWordAwareMultimodalRefinementforMultimodalSentimentAnalysiswithASRErrors研究问题（Question
肉嘟嘟的zhu·2022-12-22 06:32

AutoGluon处理多模态数据方法及案例——Multimodal Data Tables: Tabular, Text, and Image

多模式数据表：表格、文本和图像注意：本教程需要GPU才能训练图像和文本模型。此外，具有适当CUDA版本的MXNet和Torch需要安装GPU。PetFinder数据集我们将使用PetFinder数据集。PetFinder数据集提供有关收容所动物的信息，这些信息出现在其收养档案中，目的是预测动物的收养率。最终目标是让救援避难所使用预测的收养率来识别可以改善其档案的动物，以便他们找到一个家。每只动物的
余余余2020·2022-12-21 09:18

mscoco数据集_多模态情感分析数据集整理

《Multi-ModalSarcasmDetectioninTwitterwithHierarchicalFusionModel》--【多模
weixin_39635084·2022-12-21 09:45

MAF-YOLO: Multi-modal attention fusion based YOLO forpedestrian detection

MAF-YOLO:基于多模态注意力融合的行人检测YOLOABSTRACT实现自然环境中行人的快速准确检测是人工智能系统的重要应用。然而，由于红外图像的低光密度和低分辨率，夜间行人的准确检测具有一定的挑战性，且对检测速度要求较高。提出一种基于多模态注意力融合YOLO(mafo-YOLO)的实时行人检测方法。首先，基于压缩的Darknet53框架构建多模态特征提取模块，以适应夜间行人检测，保证检测效率
yBooooo·2022-12-20 21:19

浅读LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

这篇文章提出的模型在视觉问答（VQA，GQA）上得到了最好的结果，甚至今年后续以此为基础或对照的的文章都没有超越这个结果。论文中很多地方提到这一方法是用到了BERT模型的方法（BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding）参考博客：博客整个模型，作者意图是将其称为预训练，输出的视觉，语言和跨模态结果
是尘埃呀！·2022-12-20 18:32

2019LXMERT：Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

摘要视觉-语言推理不仅需要视觉概念、语言语义的理解，更需要这两个模态的对齐和关系。因此，我们提出LXMERT(从Transformers中学习跨模态编码器表示)框架来学习视觉和语言的连接。在LXMERT中，我们构建了一个大规模的Transformer模型包含三个编码器：一个对象关系编码器、一个语言编码器和一个跨模态编码器。接下来，为了赋予我们模型连接视觉和语言语义的能力，我们通过五种不同的预训练任
weixin_42653320·2022-12-20 18:02

LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

目录ModelArchitecturePre-TrainingStrategiesExperimentalSetupandResultsReferencesLXMERT:LearningCross-ModalityEncoderRepresen-tationsfromTransformersModelArchitectureInputEmbeddings
连理o·2022-12-20 18:01

LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers 论文笔记

文章目录1.文章概要2.模型体系结构2.1InputEmbeddings2.2编码器2.3输出表示3.预训练任务3.1LanguageTask:MaskedCross-ModalityLM3.2VisionTask
小有名气的可爱鬼·2022-12-20 17:31

EMNLP 2019 LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

动机视觉语言推理要求对视觉内容、语言语义以及跨模态的对齐和关系进行理解。过去已有大量的工作，分别开发具有更好的表示方法的骨干模型，用于语言和语音的单一模态。对于现有的视觉内容，人们已经开发了几个骨干模型，并在大型视觉数据集上显示了它们的有效性。开拓性工作还通过在不同任务上微调这些预训练的（特别是在ImageNet上）骨干模型来显示它们的泛化性。在语言理解方面，去年，本论文在构建具有大规模语境化语言
smile909·2022-12-20 17:00

lxmert:learning cross-modality encoder representations from transformers

LXMERT:LearningCross-ModalityEncoderRepresentationsfromTransformers论文笔记_小有名气的可爱鬼的博客-CSDN博客视觉-语言推理需要对视觉概念
Kun Li·2022-12-20 17:00

＜＜多模态预训练and视觉问答＞＞2019：LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

2.1InputEmbeddings2.2Encoders2.3OutputRepresentations三、预训练策略3.1Pre-TrainingTasks3.1.1LanguageTask:MaskedCross-ModalityLM3.1.2VisionTask
金克丝、·2022-12-20 17:28

【论文笔记】LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

Vision-and-languagereasoningrequiresanunderstandingofvisualconcepts,languagesemantics,and,mostimportantly,thealignmentandrelationshipsbetweenthesetwomodalities
烫烫烫烫的若愚·2022-12-20 17:56

LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representationsfrom Transformers

Transformer模型，该模型由3个编码器组成：（1）对象关系编码器（objectrelationshipencoder）（2）语言编码器（languageencoder）（3）跨模态编码器（cross-modalityencoder
pinkshell_1314·2022-12-20 17:23

微信小程序弹窗提示：wx.showToast、wx.showModal、wx.showLoading的使用场景与实现

1、wx.showToast使用场景：常规的提示，没有确定和取消按钮。例：属性：title：提示的内容icon：显示的图标，合法值有success、error、loading、noneimage：自定义图标的本地路径，优先级高于iconduration：提示的延迟时间mask：是否显示透明蒙层，防止触摸穿透success：API调用成功后的回调函数fail：API调用失败后的回调函数complet
Shewyoo·2022-12-18 15:34

21年 46篇神经架构搜索(NAS) ICCV CVPR Survey 笔记 (21-46持续更新)

目录21.AutoSpace:NeuralArchitectureSearchwithLessHumanInterference(ICCV)22.CM-NAS:Cross-ModalityNeuralArchitectureSearchforVisible-InfraredPersonRe-Identifification23
miss_the_boat·2022-12-18 08:19

MICCAI 2022 | mmFormer:Multimodal Medical Transformer for Incomplete Multimodal Learning of BTS

MultimodalMedicalTransformerforIncompleteMultimodalLearningofBrainTumorSegmentation摘要从磁共振成像（MRI）中准确地分割脑肿瘤是多模态图像的联合学习所需要的
Jorko的浪漫宇宙·2022-12-18 07:45

MICCAI 2022 | CLFC:基于对比学习的多模态脑肿瘤分割与单模态正常脑图像的特征比较

MICCAI2022|CLFC基于对比学习的多模态脑肿瘤分割与单模态正常脑图像的特征比较MultimodalBrainTumorSegmentationUsingContrastiveLearningBasedFeatureComparisonwithMonomodalNormalBrainImages
Jorko的浪漫宇宙·2022-12-18 07:45

【脑肿瘤分割论文】：TransBTS: Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Transformer

标题：TransBTS:MultimodalBrainTumorSegmentationUsingTransformer（TransBTS:使用多模态的脑肿瘤分割）publishedin：MICCAI2021
北辰浅巷墨漓·2022-12-18 07:13

Bi-Modality Medical Image Synthesis Using Semi-Supervised Sequential Generative Adversarial Networks

Bi-ModalityMedicalImageSynthesisUsingSemi-SupervisedSequentialGenerativeAdversarialNetworks论文阅读中的问题和思考
liyiersan123·2022-12-17 22:39

[NVIDIA] Ubuntu 20.04 安装 nvidia-460 + cuda-11.2

==/sys/devices/pci0000:3a/0000:3a:00.0/0000:3b:00.0==modal
hanjialeOK·2022-12-17 18:19

【论文简介】2204.VQGAN-CLIP(已开源)：Open Domain Image Generation and Editing with Natural Language Guidance

我们演示了一种针对这两种任务的新方法，该方法能够通过使用多模态编码器(multimodalencoder)来指导图像生成，在没有任何训练的
曾小蛙·2022-12-16 06:32

RECONSTRUCTING NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS FROMMULTI-MODAL TIME SERIES（ICML2022）

在物理学、生物学或医学中，经验观察到的时间序列通常是由一些潜在的动力系统(DS)产生的，这是科学感兴趣的目标。人们对收获机器学习方法以数据驱动、无监督的方式重建这个潜在的DS越来越感兴趣。在许多科学领域中，从多种数据模式中同时采样时间序列观测是很常见的，例如，在典型的神经科学实验中，电生理和行为时间序列。然而，目前用于重建决策系统的机器学习工具通常只关注一种数据模态。本文提出了一个多模态数据集成的
西西弗的小蚂蚁·2022-12-15 09:18

多模态情感识别数据集和模型(下载地址+最新综述2021.8)

“EmotionRecognitionfromMultipleModalities:FundamentalsandMethodologies.”arXivpreprintarXiv:2108.10152
鬼扯子·2022-12-15 09:15

Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers翻译

摘要预测附近车辆的多个可能的未来轨迹对于自动驾驶的安全至关重要。最近的运动预测方法试图通过隐式正则化特征或显式生成多个候选方案来实现这种多模态运动预测。然而，它仍然具有挑战性，因为潜在特征可能集中在最频繁的数据模式上，而基于提议的方法在很大程度上依赖于先验知识来生成和选择提议。在这项工作中，我们提出了一种新的多模态运动预测变压器框架，称为mmTransformer。设计了一种基于堆叠变压器的新型网
zzzzz忠杰·2022-12-15 01:23

[论文笔记]Multixnet Multiclass multistage multimodal motion prediction

MultiXNet:MulticlassMultistageMultimodalMotionPredictionMultiXNet一种端到端的检测与运动预测模型。
WensongChen·2022-12-15 01:52

【多V目标轨迹预测】mmTransformer:Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers (CVPR2021)

摘要最近的运动预测方法试图通过隐式地规范化特征或明确地生成多个候选目标，来实现这种多模态运动预测。然而，这仍然具有挑战性，因为潜在特征可能集中在数据的最频繁模式上，而基于目标的方法主要依赖先验知识来生成和选择目标。mmTransformer设计了一种基于堆叠transformers的新型网络体系结构，利用一组固定的独立方案在特征水平上进行多模态建模。然后开发了一种基于区域的训练策略，以诱导生成的建
光光同学·2022-12-15 01:16

an illegal memory access was encountered问题解决方法之一

我的本意是把模型送入gpu中计算，代码是这样写的self.modal.device=torch.device('cuda')但是调试发现，模型输出的数据dev
大胡子爷爷黎曼的小弟·2022-12-14 14:34

uniapp APP使用applinks 唤起APP 并传参

account=123',error=>{uni.showModal({title:'失败',conte
Dai_代代·2022-12-14 10:32

论文研究10：Audio-Visual Speech Separation and Dereverberation With a Two-Stage Multimodal Network

论文研究10：Audio-VisualSpeechSeparationandDereverberationWithaTwo-StageMultimodalNetworkabstract背景噪音，干扰语音和房间混响经常会在实际收听环境中使目标语音失真
浪浪亮·2022-12-14 07:03

SER 语音情感识别-论文笔记2

语音情感识别-论文笔记2《Speechemotionrecognition:Emotionalmodels,databases,features,preprocessingmethods,supportingmodalities
绿叶今天写代码了吗·2022-12-14 06:49

万物皆Contrastive Learning，从ICLR和NIPS上解读对比学习最新研究进展

作者|对白出品|公众号：对白的算法屋我为大家整理了对比学习在最新各大顶会上的论文合集及相应代码，所列举的论文涉及领域包括但不限于CV,NLP,Audio,Video,Multimodal,Graph,Languagemodel
程序员对白·2022-12-14 00:54

用不匹配的图文对也能进行多模态预训练？百度提出统一模态的预训练框架：UNIMO（ACL2021）...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享ACL2021论文『UNIMO:TowardsUnified-ModalUnderstandingandGenerationviaCross-ModalContrastiveLearning
我爱计算机视觉·2022-12-13 17:06

2022交通预测论文阅读笔记

1.Event-AwareMultimodalMobilityNowcas
Bruce-XIAO·2022-12-13 16:07

文献阅读2

03-04Date:2022.12.11--03Title:MultimodalmedicalimagefusionusingconvolutionalneuralnetworkandextremelearningmachineLink
Erwachen·2022-12-13 10:55

文献阅读1

01-02Date:2022.12.09--01Title:MultimodalAttention-basedDeepLearningforAlzheimer’sDiseaseDiagnosisLink
Erwachen·2022-12-13 10:25

垃圾代码书写准则

Good//Закриваємомодальневіконечкопривиникненніпомилки.toggleModal(false);Bad//隐藏错误弹窗toggleModal(false
程序员8000·2022-12-13 07:19

吊打BERT、GPT、DALL·E，跨模态榜单新霸主诞生！

论文题目:UNIMO:TowardsUnified-ModalUnderstandingandGenerationvia
夕小瑶·2022-12-13 06:57

阅读笔记：XGPT: Cross-modal Generative Pre-Training for Image Captioning

XGPT:Cross-modalGenerativePre-TrainingforImageCaptioningContribution现有大多数VLpre-trainedmodels基本都是Transformer-Encoder
Araloak·2022-12-13 06:56

Cross-modal Pretraining in BERT（跨模态预训练）

BERT以及BERT后时代在NLP各项任务上都是强势刷榜，多模态领域也不遑多让…仅在2019年就有8+篇的跨模态预训练的论文挂到了arxiv上…上图是多篇跨模态论文中比较稍迟的VL-BERT论文中的比较图，就按这个表格的分类（Architecture）整理这几篇论文吧。预训练优势？可以从无标注数据上更加通用的知识迁移到目标任务上，进而提升任务性能学习到更好的参数初始点，使得模型在目标任务上只需少量
上杉翔二·2022-12-13 06:52

论文笔记：Multilingual Multimodal Pre-training for Zero-Shot Cross-Lingual Transfer of Vision-Language Mo

视觉-语言模型零镜头跨语言迁移的多语种多模态预训练摘要介绍方法3.1MultilingualMultimodalTransformers3.2MultilingualText-VideoAlignment3.3WhenVisually-PivotedMultilingualAnnotationsAreAvailable4TheMultilingualHowTo100MDataset5Experim
帅帅梁·2022-12-13 06:22

Cross-modal Pretraining in BERT（跨模态预训练）

BERT以及BERT后时代在NLP各项任务上都是强势刷榜，多模态领域也不遑多让…仅在2019年就有8+篇的跨模态预训练的论文挂到了arxiv上…上图是多篇跨模态论文中比较稍迟的VL-BERT论文中的比较图，就按这个表格的分类（Architecture）整理这几篇论文吧。预训练优势？可以从无标注数据上更加通用的知识迁移到目标任务上，进而提升任务性能学习到更好的参数初始点，使得模型在目标任务上只需少量
u013250861·2022-12-13 06:18

One-Stage Visual Grounding(单阶段语言指示的视觉定位)论文略读_2019-2020

(2019ICCV)改进工作：论文模型：2.AFastandAccurateOne-StageApproachtoVisualGrounding(2019ICCV)3.AReal-TimeCross-modalit
球场书生·2022-12-12 19:27

VQA2-2017-Dual Attention Networks for Multimodal Reasoning and Matching

原文网址：文章目录Abstrace1.Introduction2.RelatedWork2.1.AttentionMechanisms2.2.VisualQuestionAnswering(VQA)2.3.Image-TextMatching3.DualAttentionNetworks(DANs)3.1.InputRepresentation3.2.AttentionMechanisms3.3.
edwinhaha·2022-12-11 19:41

微信小程序tabBar自定义弹窗遮挡不住解决技巧

目录背景方法一：自定义tabbar方法二：套用原生提供的tabbar自定义功能，嵌套自己的tabbar组件总结成果背景最近开发微信小程序发现一个问题，就是微信小程序官方自带的tabbar层级很高，自定义modal
·2022-12-11 18:40

微信小程序怎么加入JavaScript脚本，做出动态效果

目录一、数据绑定二、全局数据三、事件四、动态提示Toast五、对话框Modal这篇文章主要介绍了教大家为小程序加入JavaScript脚本，做出动态效果，以及如何跟用户互动。
·2022-12-11 18:08
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