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读Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers
读Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers paper | github(尚未更新代码) 贡献 | 模型框架 | 具体实现 | 其他需要注意 贡献 第一个使用堆叠Transformer RTS STOA 模型框架 中间的三块主干即堆叠的Transformer，分别用于提取轨迹地图及交互信息；最后也是回归轨迹Multimodal Contrastive Training for Visual Representation Learning
视觉表示学习的多模态对比训练 paper: https://arxiv.org/pdf/2104.12836v1.pdf code: 暂无 摘要 我们开发一种学习视觉表示的方法，该方法包含多模态数据，并结合了模态内部和模态间相似性保存目标。与在单个域中解决代理预测任务的现有视觉预训练方法不同，我们的方法同时利用每[深度学习论文笔记]Robust Multimodal Brain Tumor Segmentation via Feature Disentanglement and Gated Fusion
Robust Multimodal Brain Tumor Segmentation via Feature Disentanglement and Gated Fusion 基于特征分离和门控融合的鲁棒多模式脑肿瘤分割 Published: Feb 2020 MICCAI 2019 论文：https://arxiv.org/pdf/2002.09708 摘要： 准确的医学图像分割通常需要有效地读文章笔记（八）：多模态情感分析数据集（Multimodal Dataset）整理
读文章笔记（八）：多模态情感分析数据集（Multimodal Dataset）整理 双模态（一般是文本、图像和语音的两两组合）三模态（一般是文本、图像加语音） 作者：骑着白马的王子 地址：https://www.zhihu.com/people/pi-pi-57-67 公众号：人工智能前沿讲习https://mp.weixin.qq.com/s/rWRJ8taUsIQAZFq[深度学习论文解读] TransBTS: Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Transformer 基于Transformer的多模态脑肿瘤分割
[深度学习论文解读] TransBTS: Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Transformer 基于Transformer的多模态脑肿瘤分割 论文：https://arxiv.org/pdf/2103.04430 代码：https://github.com/Wenxuan-1119/TransBTS 发表时间：Mar 2021 一、基本介绍 1.1胶质瘤 胶质瘤是最常见