cross-modality

从Transformers学习跨模态编码器表示《LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers》

目录一、文献摘要介绍二、网络框架介绍三、实验分析四、结论这是视觉问答论文阅读的系列笔记之一，本文有点长，请耐心阅读，定会有收货。如有不足，随时欢迎交流和探讨。一、文献摘要介绍Vision-and-languagereasoningrequiresanunderstandingofvisualconcepts,languagesemantics,and,mostimportantly,thealig
Tiám青年·2020-07-10 12:26

Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training

paper摘要行人重识别是视频监控系统中的一项重要任务，它可以自动搜索和识别不同摄像机上的人。尽管在RGB相机中已经取得了广泛的REID进展，但研究红外图像和RGB图像之间的REID的工作却很少，这本质上是一个交叉模态问题，在现实场景中广泛遇到。关键的挑战在于两个方面，即缺乏识别信息来在RGB和红外成像设备之间重新识别同一个人，以及难以学习这种大规模交叉成像设备检索的强大指标。在本文中，我们通过提
weixin_42881607·2020-06-29 06:54

ContextDesc: Local Descriptor Augmentation with Cross-Modality Context 解读

基于跨模态上下文的局部描述子增强github:https://github.com/lzx551402/contextdesc论文：https://arxiv.org/abs/1904.04084转载注明出处！1.早期特征设计的目标：可重复性：相同的“区域”可以在不同的图像中被找到；可区别性：不同的“区域”有不同的表示；高效性：同一张图像，特征点的数量应<<像素数量；本地性：特征仅与一小片图像区域
P0ny·2019-07-08 09:10

RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification---阅读

论文地址源码地址，python2版本项目地址一提出背景多模态的研究很少，跨白天夜晚红外场景凭这点，作者问鼎顶会toppaper二创新点提出SYSU—MM01数据集，该数据集成为多模态研究领域重磅数据集提出深度零度填充（deepzero-padding）方式作者开创行人重识别多模态研究先河三数据集SYSU-MM011.1数据集，点击此处SYSU:6个camera1个exp标签其中cam3cam6是红
WJ_MeiMei·2019-01-11 16:57

Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation笔记

JointSequenceLearningandCross-ModalityConvolutionfor3DBiomedicalSegmentation笔记传统的图像都是二维的自然图像，使用CNN做一个end-to-end的架构，做一个以图生图的CNN框架，得到图像的分割结果。但是在医学的MRI图像中，脑部的扫描结果是3D并且多模态的数据。人的大脑本来就是3唯，这个比较好理解，多模态指的是从四个不
liyaohhh·2017-11-10 16:53
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