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  1. TOOL · CL_44699 ·

    新训练策略改进了缺失数据下的多模态分割

    研究人员开发了一种新的多模态语义分割训练策略,以应对传感器模态缺失的挑战。该方法学习直接从预训练的潜在空间中采样模态可用性场景,而不是依赖于随机丢弃。通过量化每个场景对共享潜在表示的影响并使用核平滑技术,该策略对场景分数进行优化,以创建用于微调的概率分布。在遥感数据集上的实验表明,该方法优于标准的微调和基于LoRA的适应方法。