شبكة تقدير الوضعية مندمجة بالميزات الانتباهية القائمة على بيانات متعددة الوسائط
摘要
لطالما كانت تقدير الوضعية 6D التي تراعي الدقة والقابلية للتطبيق موضوعًا ساخنًا وصعبًا في الأبحاث. تقدم هذه الورقة شبكة تقدير وضعية 6D تعتمد على دمج الميزات الانتباهية متعددة الوسائط. أولًا، تم إدخال هيكل وحدة تنشيط الضغط الأعمق لتعزيز الاعتماديات وتوسيع مجال الرؤية عن طريق ضبط أوزان القنوات المختلفة، مما يحسن معالجة ميزات صور RGB. علاوة على ذلك، بالنسبة للبيانات متعددة الوسائط، يتم نشر وحدة دمج الميزات الانتباهية التكرارية في مرحلة دمج الميزات، للتعامل مع مشكلة عدم تطابق المقاييس في دمج الميزات العالمية عبر دمج متكرر متعدد الخطوات، مما يمكّن من التقاط ودمج البيانات متعددة الوسائط بدقة أعلى ويُحسن بشكل ملحوظ من نتائج تقدير الوضعية. أخيرًا، لتقييم النموذج من حيث الثبات والقابلية للتطبيق في بيئات معقدة، تم إدخال مؤشر نسبة غير المرئية، والذي يقيس أداء النموذج في معالجة الانحجابات الجزئية أو الخلفيات المعقدة. من خلال تجارب التوقع على مجموعات بيانات عامة، تم التحقق من أن النموذج المحسن لا يحقق فقط توقعات دقة على مجموعة التحقق، بل أيضًا يمتاز بملاءمة أفضل مقارنة بنموذج Densefusion في البيئات المعقدة.
关键词
تقدير الوضعية 6D; بيانات متعددة الوسائط; دمج الميزات الانتباهية; نسبة غير مرئية
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website