多模态基础网络模型多分类

TK与VTK结合实现配准及可视化 使用工具：itk5.1.0、vtk8.24；编译环境：VS2019 原理：配准算法主要是基于互信息原理，针对不同模态的医学图像，可使用在MRI、PET及CT等不同模态间的配准场合

介绍之前的模型和法欢迎来到Transformer的时代1. VQA任务简介VQA 介于图像理解（CV）和然语处理（NLP）的交集。VQA 任务的的是开发出种系统

资源包含文件：docx和pdf+开题答辩+中期答辩+毕业答辩+外文翻译+源文件及数据+项目截图 本文的局部点云构建模块采用了三个平行算法，分别是基于单目视觉的SfM算法、基于激光雷达的LOAM算法以及基于图像激光全景扫描仪的方法，这些算法都能够得到场景的局部点云地图，但是其精度与采集成本各不相同，在实际场景中可以根据实际情况来对方法进行选择。同时，本文也在大礼堂门口分别采用这三种方式进行了数据采集与重建实验并进行了对比。 本文的点云融合模块采用了一个由粗到精的配准框架。在点云的粗匹配阶段，先利用FPFH算法求取点云中每个点的特征描述子并构建kd-tree以便搜索，然后利用RANSAC方法估计两个点云之间的转移矩阵，得到点对匹配关系。将得到的匹配关系输入3DRegNet网络，消除其中的噪声，即错误匹配对，得到了更准确的匹配对，进而得到了精细化的点云匹配结果。本文在自己采集的数据集上进行了双点云与多点云的融合实验，结果均证明了此方法在点云融合上式有效的 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125655404

【T-CSVT 多模态目标检测数据集（25个视频）】.7z

多模态信息融合算法研究和系统分析.pdf

人工智人-家居设计-多模态优化的免疫克隆混合智能算法研究.pdf

人工智人-家居设计-多信息融合滤波的多模态智能控制在高速列车速度控制中的研究.pdf

具有深度约束的瞬态电磁数据的多模态分层跨维反演 （可用于所有地面 TEM 测量设计，请参见下面的参数列表） MuLTI-TEM 算法由利兹大学地球与环境学院的 Siobhan Killingbeck 和 Phil Livermore 于 2019 年编写。它基于 Thomas Bodin 编写的 Matlab 代码。MuLTI-TEM 是在 Matlab 版本 2017a 中开发的，因此提供的所有 Matlab 代码都将适用于该版本或后续的 Matlab 版本。此代码可以在基于 Linux 或 Windows 的平台上运行。这个 github 存储库包括： 1D 和 2D MuLTI-TEM Matlab 脚本 在主脚本中调用了两个 matlab 函数，“thicknesses_and_priors”和“whichnuclei”， 用于测试 MuLTI-TEM 1D 和 2D 代码的 1D 和 2D 示例数据集， 改编的 Leroi 正向建模代码（称为 LEROI_TEM.F90） 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

为了进一步提高多模态函数寻优的效率, 提出一种融合Powell 搜索法的粒子群优化算法. 将PSO 算法的全
局搜索能力与Powell 法的强局部寻优能力有机地结合起来, 在保证求解速度, 尽可能找到全部极值点的同时提高了
解的精确性. 由于该算法只利用了函数值信息而不需要计算导数, 是求解可微和不可微多模态函数优化问题的通用
方法. 仿真实验表明了新混合算法的有效性.