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Bi-directional Cross-Attention
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新模型统一形状和纹理用于心脏视频分类 · 跟踪 2 个来源
研究人员开发了一种新的心脏视频分类模型,该模型集成了可变形的形状和纹理表示。该模型使用双向交叉注意力在潜在空间中融合这些特征,从而允许根据时空对应关系在形状和纹理之间进行自适应加权。与之前应用统一加权的方法不同,这种方法会随着时间的推移动态调整形状和纹理的贡献,从而在电影心脏磁共振 (CMR) 视频数据集上取得了最先进的性能。注意力机制还通过识别诊断关键的心脏阶段和模态贡献来提高可解释性。
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新方法以有限数据增强无监督跨模态检索 · 跟踪4个来源
研究人员正在开发新的无监督跨模态检索方法,旨在提高效率并减少对大型手动标注数据集的依赖。论文提出了属性提示核哈希(APKH)和全局邻域对齐哈希(GNAH)等技术,这些技术利用视觉语言基础模型和有限的配对数据来构建紧凑、对齐的汉明空间。另一种方法UniCA引入了双向交叉注意力和正相似性损失,以实现更鲁棒的多模态检索,并在WebQA+等基准测试中取得了改进。