摘要 1.1、研究背景与意义 多模态数据：同一个对象，描述的方式不同（视角或领域不同），把描述这些数据的每一个领域或者视角叫做一个模态（Modality） 　　eg：在视频分析中，视频可以分解为音频、图像、字幕等多模态信息。每个图片又可以表示成强度或者灰度、纹理等不同模态特征。 模态间 ...

百度百科： 　　数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估。包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断。 　　信息融合的基本原理是：充分利用传感器 ...

欢迎关注微信公众号：AIPuFuBio和使用生物信息学平台AIPuFu：www.aipufu.com。 【基因融合的定义】 基因融合（gene fusion）是指由于某种机制（如基因组变异）使得两个不同基因的部分序列或全部序列融合到一起，形成了一个新的基因。如下图所示 ...

作者：蒋天园 来源：微信公众号@3D视觉工坊 链接：CLOCs：3D目标检测多模态融合之Late-Fusion 文章：CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection论文地址：在公众号 ...

来自这篇论文：<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection> 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1911.09516v1.pdf 代码地址:https ...

_ 模型融合方法学习总结 　　一般来说，通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能，这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用，比如在kaggle上的otto产品分类挑战赛①中取得冠军和亚军成绩的模型都是融合了1000+模型的“庞然大物”。 　　常见的集成学习&模型融合 ...

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面：数据增强、特征工程等 模型层面：调参，模型融合 模型融合：通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用， 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果，模型自身，样本集等不同的角度 ...