遥感多模态参考：FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomyKeywords：multimodalremotesensing文章目录遥感多模态AbstractIntroductionTaxonomy1.Multi-sourceAlignment1.1SpatialAlignment1.2TemporalAlignment1.3Cross-elementAlignment1.4RelatedworkandChallenges2.Muti-sourceFusion2.1Homogeneou
一、同传翻译技术背景以及面临的一些挑战同传翻译任务是要把源方向的音频翻译成目标方向的文本。该技术主要有两个应用场景：离线语音翻译场景和同传翻译场景。这两个场景最大的区别在于信息量。 场景区别描述同传翻译实时互动，所以只能获取到当前音频流，不能有效获取全量上下文的信息语音翻译已经获取整个音视频的全文的信息语音翻译/同传翻译领域主要有两种技术路线：端到端的技术方案和级联的技术方案。学术界多以端到端的系统为研究方向。端到端的技术方案是直接从源语音到目标的文本生成。端到端的语音翻译模型训练依赖二元数据组集，但这样的数据对只有万级别的数据量，不支持在工业界完整地落地。所以工业界的语音翻译系统还是以级联的
本月初，OpenAI官宣了其首届开发者大会「OpenAIDevDay」将于两个月后召开，引发热议。很多网友猜测OpenAI将在大会上发布多模态大模型，比如GPT-4-Vision。今天，关于OpenAI的多模态大模型又有了新的消息。多模态大模型「Gobi」能成真吗？根据外媒TheInformation的说法，OpenAI与谷歌正陷入一场旷日持久的大模型竞赛，瞄准了下一代多模态大模型。这类模型可以处理文生图任务、生成代码或者输出可视化图表等。OpenAI联合创始人兼总裁GregBrockman（左）与谷歌DeepMind联合创始人兼CEODemisHassabis（右）在这场竞赛中，谷歌几天前被
论文标题：CausalInterventionandCounterfactualReasoningforMulti-modalFakeNewsDetection论文作者：ZiweiChen,LinmeiHu,WeixinLi,YingxiaShao,LiqiangNie论文来源：ACL2023，Paper代码来源：未公布目录引入贡献基本知识介绍因果图因果关系的干预反事实推理与因果效应方法虚假新闻检测的因果图用因果干预进行去混淆训练用反事实推理减轻图像偏见训练与推理引入为了明确地解释数据偏差，我们首先将假新闻检测的过程表述为如图(a)所示的因果图。除了多模态假新闻检测方法关注的融合特征\(C\)
推荐系统(RS)已经成为在线服务不可或缺的工具。它们集成了各种深度学习技术，可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现，在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外，多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。因此，多模态推荐系统(multimodalrecommendationsSystem,MRS)近年来受到了学术界和业界的广泛关注。在本文中，我们将主要从技术角度对MRS模型进行全面的综述。本文首先总结了MRS模型的一般流程和面临的主要挑战，然后分别从特征交互、特征增强和模型优化三个方面介绍了现有的MRS模型。为了方便那些想要研究这个领域的人，我们还总结了
随着今年秋天的临近，谷歌和OpenAI的多模态模型之战，也进入到白热化阶段。就在上周，谷歌已经对一些外部公司开放了多模态大模型Gemini的功能。而OpenAI，当然不会坐以待毙。他们正在争分夺秒地把多模态功能整合进GPT-4里，争取推出功能与Gemini类似的多模态大模型，一举击杀谷歌。传说中的多模态功能，在今年3月OpenAI那场震惊全世界的GPT-4发布会上，已经被展示过——在纸上画个草图，拍个照发给GPT-4，说一声「给我按照这种布局做个网站」，它立马就写出了网页代码。老板GregBrockman亲自上线演示不过随后，多模态仿佛昙花一现，再也没人见过产品化的实体功能。所以，谷歌和Ope
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。大模型之争，又卷起来了。据Theinformation爆料称，OpenAI即将推出多模态模型GPT-vision。如果消息为真，这将是OpenAI在GPT-4之后推出的最大更新。另一边，谷歌的多模态模型进展也在最近传出，为的就是能和OpenAI抗衡。目前为止，OpenAI还没有对爆料中的传闻做出回应，但此前发布过多模态模型测试。CEO奥特曼在回应有关GPT-5的传闻时，也暗示过GPT-4“正在增强”。究竟谁能更胜一筹，还得让子弹再飞一会儿。不能让Google抢了先我们先回到OpenAI，被爆料的多模态模型将搭载什么样的
ChatGPT的诞生，引爆了2023年的基于大语言模型的AI浪潮，此后各类开源大语言模型陆续问世，包括Flan-T5、Vicuna、LLaMA、Alpaca等。随后，社区继续发力，为模拟这个多模态的世界，研究者们将纯语言的大模型扩展到了处理语言之外的多模态大语言模型，诸如支持图像类的MiniGPT-4、BLIP-2、Flamingo、InstructBLIP等，支持视频类的Video-LLaMA、PandaGPT等，以及支持声音类的SpeechGPT等等。但目前的多模态大语言模型，距离真正人类级别的AGI，总感觉少了点「内味」。没错，人类的认知和沟通必须无缝地在任何信息模态之间进行转换。作为人
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。我们这篇论文解读介绍了一种名为FusionFormer的多模态融合框架，用于三维目标检测。该框架旨在解决自动驾驶中的一些挑战，包括传感器之间的差异以及信息融合的有效性。在自动驾驶技术中，通常会使用多个传感器来提高安全性，例如激光雷达、摄像头和雷达。这些传感器具有不同的特点，例如激光雷达可以提供准确但稀疏的三维点云信息，而图像具有密集的特征但缺乏深度信息。为了提高性能，可以使用多模态融合来整合这些传感器的优点。通过结合多个传感器的信息，自动驾驶系统可以实现更高的准确性和鲁棒性，从而在实际应用中更可靠。传统的多模态特征融合方法通常使用简单的拼接操作
作者：禅与计算机程序设计艺术随着语音识别技术的发展，采用多种模态(声学、语言模型、视觉特征等)进行联合建模，基于深度学习的多模态语音识别取得了新进展。传统的声学模型或手工特征工程方法已经无法满足实时、高精度、低延迟的需求，多模态语音识别需要解决复杂多样的信号间相关性问题，以充分发挥声学、语言及视觉特征等信息融合的优势。目前，多模态语音识别已成为计算机语音识别领域一个热门方向。本文将详细阐述多模态语音识别背后的基本理论，以及基于深度学习的多模态语音识别技术架构。此外，还将给出基于改进的卷积神经网络(CNN-GLU)以及注意力机制的改进多模态语音识别技术在实际中的应用效果，并分析其在语音识别准确率
