BriefGPT - AI 论文速递
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聚焦每种模态的价值：朝着高效和弹性的无模态语义分割
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于Transformer的跨模态融合架构，用于弥合多模态融合与全景场景感知之间的差距，并使用失真感知模块来处理极端对象变形和全景失真。通过跨模态交互实现特征矫正和信息交换，最终将特征合并以传达双模态和三模态特征流的长程上下文。在三个室内全景数据集中进行测试，达到了较高的性能。
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关键要点
- 提出了一种基于Transformer的跨模态融合架构。
- 该架构旨在弥合多模态融合与全景场景感知之间的差距。
- 使用失真感知模块处理极端对象变形和全景失真。
- 通过跨模态交互实现特征矫正和信息交换。
- 最终将特征合并以传达双模态和三模态特征流的长程上下文。
- 在三个室内全景数据集中进行测试，达到了较高的性能。
- 在Stanford2D3DS（RGB-HHA）上达到了60.60%的mIoU性能。
- 在Structured3D（RGB-D-N）上达到了71.97%的mIoU性能。
- 在Matterport3D（RGB-D）上达到了35.92%的mIoU性能。
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