目录
面向视觉问答的多模态融合研究
深度学习与视觉问答技能
2.1 深度神经网络理论底子
2.2 视觉问答根本框架
2.3 数据集
2.4 视觉问答评价标准
面向视觉问答的 MCFNet 模子
3.1 弁言
3.2 面向视觉问答的 MCFNet 模子框架
3.3 特征提取模块
3.4 交叉融合模块
3.5 实验结果与分析
面向视觉问答的 MTANet 模子
4.1 弁言
4.2 面向视觉问答的 MTANet 模子框架
4.3 特征提取
4.4 增强特征的注意力模块
4.5 实验结果与分析
面向自动驾驶中多模态融合感知算法的攻击和防御
底子理论知识
2.1自动驾驶传感器
2.2 多模态感知融合算法理论
2.3 对抗攻击技能
2.4 对抗样本防御技能
2.5 渲染理论
多模态对抗攻击防御算法的设计与实现
3.1问题分析与定义
3.2 攻击与防御算法框架设计
3.3 初始化对抗样本
3.4 相机与激光雷达仿真可微
3.5图像与点云的图像预处置惩罚可微
3.6基于 MVX-Net PointFusion 的中期融合模子
3.7 基于纹理外形位置的混合攻击算法的设计与实现
3.8 多模态对抗样本防御设计与实现
多模态对抗攻击与防御算法评估系统
4.1 系统需求分析
4.2 系统设计与构成结构
4.3 系统实现与展示
面向视觉问答的多模态融合研究
深度学习与视觉问答技能
本章节将详细介绍视觉问答任务中涉及到的深度神经网络理论知识和视觉 问答的关键技能，以及常用的视觉问答数据集和评价标准，为开展后续研究工作 奠定底子。 2.1 深度神经网络理论底子 <
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