[发明专利]一种多模态密集预测的深度信息传输模型的构建方法有效
| 申请号： | 202011307818.X | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112396000B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 吴贺丰;张小雨;刘凌波;林倞;王青 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多模态密集预测的深度信息传输模型的构建方法，该方法首先，构建多个子网络是用于RGB图或热图表征学习，再构建一个子网络用于为模式共享；然后，构建一个信息聚集‑分布模块IADM，用于完成平移不变的信息提取以及信息聚合传输、信息分布传输。本发明通过学习多模态对齐表示，建立一个包含信息聚合分布模块的多模态密集预测框架，能够充分捕捉不同模态之间的互补信息，很好的完成信息整合。在各种多模态密度预测任务中，该方案显示出了有效性和通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多模态 密集 预测 深度 信息 传输 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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