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ICML 2023 - 动态多模态融合框架可证明性的代码整理

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简介:
本项目整理了ICML 2023关于动态多模态融合框架中可证明性研究的相关代码资源,旨在促进学术交流与技术应用。 我们对世界的感知依赖于多种感官模态,如触觉、视觉、听觉、嗅觉以及味觉。随着传感技术的进步,我们现在可以轻易地收集并分析各种形式的数据。例如,在自动驾驶汽车及可穿戴电子设备中广泛使用的多传感器系统(Xiao等人,2020; Wen等人,2022),或在医学诊断与治疗领域应用的各种检测手段(Qiu等,2022; Acosta等人,2022)。直觉上讲,整合来自不同模态的信息能帮助我们探索跨模态的相关性,并有可能提升性能。然而,传统的融合方法很大程度上忽略了不可靠多模态数据的质量问题。 在现实世界中,由于意外的环境因素影响,各种感官信息的质量通常会有所波动。最近的研究表明,在低质量的数据环境下进行多模态融合可能会导致失败的情况出现,例如因不平衡(Wang等人,2020; Peng等人,2022; Huang等人,2022)、噪声或甚至损坏的多模态数据而引发的问题。从经验上看,并不能总是认为跨模态模型会优于单一感官信息驱动的模型,在高噪音环境下尤其如此(Scheunders & De Backer,2007; Eitel等人,2015; Si)。

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  • ICML 2023 -
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    本项目整理了ICML 2023关于动态多模态融合框架中可证明性研究的相关代码资源,旨在促进学术交流与技术应用。 我们对世界的感知依赖于多种感官模态,如触觉、视觉、听觉、嗅觉以及味觉。随着传感技术的进步,我们现在可以轻易地收集并分析各种形式的数据。例如,在自动驾驶汽车及可穿戴电子设备中广泛使用的多传感器系统(Xiao等人,2020; Wen等人,2022),或在医学诊断与治疗领域应用的各种检测手段(Qiu等,2022; Acosta等人,2022)。直觉上讲,整合来自不同模态的信息能帮助我们探索跨模态的相关性,并有可能提升性能。然而,传统的融合方法很大程度上忽略了不可靠多模态数据的质量问题。 在现实世界中,由于意外的环境因素影响,各种感官信息的质量通常会有所波动。最近的研究表明,在低质量的数据环境下进行多模态融合可能会导致失败的情况出现,例如因不平衡(Wang等人,2020; Peng等人,2022; Huang等人,2022)、噪声或甚至损坏的多模态数据而引发的问题。从经验上看,并不能总是认为跨模态模型会优于单一感官信息驱动的模型,在高噪音环境下尤其如此(Scheunders & De Backer,2007; Eitel等人,2015; Si)。
  • Matlab-数据-fusion: 论文“从型不确定角度探讨稳健数据
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    本项目包含论文《从模型不确定性角度探讨稳健的动态多模态数据融合》的MATLAB实现代码,用于研究和实践基于不确定性的数据融合技术。 数据融合的Matlab代码是以下论文中的内容副本: @inproceedings{liu2021robust, title={强大的动态多模态数据融合:模型不确定性的观点}, 作者={刘斌}, booktitle={arXiv预印本 arXiv:2105.06018},年={2021}} 感谢您使用此代码和/或数据后引用本段落。代码中与论文中的算法名称对应关系如下: - 代码中的“pf” 对应于 论文中的 “PF” - 代码中的“dmmpf” 对应于 论文中 “DMA” - 代码中的“pf_df” 对应于 论文中 “SMA” - 代码文件 main_alg_compare.m:用于再现实验结果的主要功能 - 数据集 simu_data.mat 和 simu_data2.mat: 实验中使用的两个数据集 - Simulation_data_gen.m:生成simu_data.mat的代码 - Simulation_data_gen2.m
  • 基于NSST-MSMG-PCNN影像
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    本项目提供了一种先进的多模态医学图像融合方法——NSST-MSMG-PCNN,结合了非下采样剪切波变换、多尺度几何匹配及脉冲耦合神经网络技术,旨在提高医疗影像的诊断准确性与效率。代码实现便于科研人员进一步研究和应用。 基于NSST-MSMG-PCNN的医学多模态图像融合算法及代码实现。
  • 图像方案
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    本方案提出一种先进的多模态图像融合技术,旨在优化医学影像分析、遥感及计算机视觉领域中的信息整合与细节增强。通过有效结合不同成像模式的优势,提供更精确的数据支持和决策辅助。 在临床介入手术过程中,由于CT扫描对人体辐射较大,并不适合用于术中的导航指导;而超声成像的分辨率相对较低,这些因素都限制了手术过程中的精确度。为解决这些问题,我们开发了一种基于DICOM图像、能够融合多种模态(如CT或MR与超声)影像的技术系统。该系统具有三维重建、多模态影像对比以及多模态影像融合等功能。 通过实时的多模态影像对比及显示技术的应用,医生可以更好地理解并利用超声成像信息,从而提高手术导航的精确性和安全性。此外,这套系统还适用于医学院学生和科研工作者的学习与研究工作。
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    这段代码实现了AHRS(态度和.heading.参考系统)的姿态融合算法,用于精确估计物体在三维空间中的方位。 国外飞控中的AHRS函数用于姿态融合,并通过地磁数据来纠正偏航角。
  • Spring与SpringAOP技术
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    本教程深入解析Spring框架及其核心组件Spring AOP中的动态代理技术原理,帮助开发者掌握其应用技巧。 SpringAOP动态代理是Spring框架中的一个重要特性,它通过使用两种主要的动态代理技术来实现代理:JDK 动态代理和 CGLIB 代理。 ### Spring AOP 动态代理概述 在探讨Spring AOP(面向切面编程)之前,我们先简要回顾一下AOP的基本概念。面向切面编程是一种编程范式,旨在更好地管理那些贯穿应用多个模块的功能,如事务管理和日志记录等。这些功能通常被称为“横切关注点”。传统的面向对象编程中,这些关注点分散在各个对象中,导致代码难以维护。而Spring AOP通过代理机制能够更优雅地处理这些问题。 ### Spring AOP 中的动态代理实现方式 #### 1. JDK 动态代理 JDK动态代理主要用于已经实现了接口的类。Spring内部使用`java.lang.reflect.Proxy`类来创建这些对象。为了创建一个代理对象,开发者需要实现`InvocationHandler`接口,并重写其方法。 ```java public class MyInvocationHandler implements InvocationHandler { private Object target; public MyInvocationHandler(Object target) { this.target = target; } @Override public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { System.out.println(Before method call); Object result = method.invoke(target, args); System.out.println(After method call); return result; } } ``` 然后,可以通过以下方式创建一个动态代理对象: ```java IUserServ userServ = new UserServImpl(); IUserServ proxy = (IUserServ) Proxy.newProxyInstance( UserServImpl.class.getClassLoader(), new Class[]{IUserServ.class}, new MyInvocationHandler(userServ) ); ``` 在这个例子中,`UserServImpl`类实现了`IUserServ`接口。 #### 2. CGLIB 代理 对于没有实现任何接口或者包含final方法的类,Spring会使用CGLIB库来创建动态代理。下面是一个简单的CGLIB代理示例: ```java Enhancer enhancer = new Enhancer(); enhancer.setSuperclass(UserServImpl.class); enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() { @Override public Object intercept(Object obj, Method method, Object[] args, MethodProxy proxy) throws Throwable { System.out.println(Before method call); Object result = proxy.invokeSuper(obj, args); System.out.println(After method call); return result; } }); IUserServ proxy = (IUserServ) enhancer.create(); ``` 在这个例子中,`UserServImpl`类没有实现任何接口。 ### Spring AOP 中的重要概念 了解Spring AOP的工作原理时,以下关键概念非常重要: 1. **关注点**:应用程序需要达到的目标。 2. **横切关注点**:分布在多个模块中的关注点。 3. **方面**(Aspect):对一个横切关注点的模块化处理。 4. **建议**(Advice):pointcut执行的具体实现代码。 5. **切入点**(Pointcut):指定某个建议应用位置的表达式。 6. **织入**(Weaving):将aspect应用于目标对象的过程。 7. **连接点**(Join Point):程序中的一个特定点,通常是一个方法调用或异常抛出。 ### 通知类型 Spring AOP支持多种不同类型的建议: - 前置通知 - 后置通知 - 环绕通知 - 异常通知 - 最终通知 下面展示了一个典型的AOP流程图示例: ```java try { 前置通知 环绕通知 调用目标对象方法 环绕通知 后置通知 } catch (Exception e) { 异常通知 } finally { 最终通知 } ``` ### 结论 通过本段落的介绍,我们可以看到Spring AOP利用动态代理技术有效地解决了面向对象编程中横切关注点管理的问题。无论是使用JDK动态代理还是CGLIB代理,Spring AOP都能为开发者提供一种灵活的方式来增强现有代码的行为,并保持其清晰度和可维护性。
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    本项目提出了一种基于CNN的多模态步态识别方法,结合CNNGAITMM框架在MATLAB中实现数据融合,提升步态识别精度。 数据融合的MATLAB代码基于CNN进行多模式步态识别由弗朗西斯科·卡斯特罗(Francisco M. Castro)和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯(Manuel J. Marin-Jimenez)开发,可在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。对于其他情况,您只需下载数据集并构建相应的imdb。 该代码包含以下模型: - 基于3D卷积的CNN,使用光流作为TUM-GAID的输入。 - 可对TUM-GAID进行光流、灰度和深度模态融合的基于3D卷积的CNN。 - 使用灰色作为CASIA-B输入的基于CNN的ResNet模型。 - 对CASIA-B进行光流和灰度融合的基于3D卷积的CNN。 先决条件: 需要安装MatConvNet库以及MexConv3D(用于3D转换)。 快速开始步骤如下:假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹中。启动MATLAB并输入以下命令:cd ,然后运行startup_cnngaitdemo_T。
  • Python环境下内容解算法
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    本代码库提供了一个在Python环境中实现的多模态内容理解算法框架,支持图像、文本和音频等数据类型的综合分析与处理。 一个多模态内容理解算法框架包含了数据处理、预训练模型、常见模型以及模型加速等多个模块,方便用户使用。该框架支持多模态及多任务的统一训练,能够满足不同场景下的需求。
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    本研究提出了一种基于并行融合技术的序列化多模态生物特征识别系统框架。该框架通过整合多种生物特征数据,提高了身份验证的安全性和准确性。 针对多模态生物特征识别系统并行融合模式中的使用便捷性和效率问题,在现有的序列化多模态生物特征识别系统的框架下提出了一种结合并行与序列化的新型多生物特征识别方案。该方案采用步态、人脸和指纹三种不同的组合方式,通过加权相加的得分级融合算法进行识别,并运用在线半监督学习技术提升弱特征的表现力,从而增强系统使用便捷性和提高其可靠性。 理论分析及实验结果显示,在这种框架下,随着系统的持续使用时间增加,它能够利用在线学习优化弱分类器性能。这不仅提升了用户体验的便利性还提高了整体识别精度。