查了一下资料，简单看了一下rnn和lstm，都是对这个图像序列进行打标签进行分类预测，有没有对图像序列中的单张图像进行分类的文献和网络啊?
一组图像序列中每个图像都有分类标签，如何融合序列中的其余图像的信息对最中间的一张图像进行预测分类？
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
0条回答 默认 最新
- 2025-05-09 18:22陈嘿萌的博客 本文系统整理了当前主流的红外与可见光图像融合数据集，涵盖 MSRS、RoadScene、M3FD、TNO、LLVIP、FMB、FLIR、MFNet、KAIST、PST900、HDO、MMVS、DVTOD、AWMM-100k、EMS、INO 和 M3SVD 等多个高质量数据源，分别介绍...
- 2024-11-06 22:26IRevers的博客 【论文速看】DL最新进展20241106-图像分类、图像分割、时间序列预测
- 2023-11-28 09:16张小殊.的博客 长期以来，计算机视觉一直是人工智能研究的关键领域之一...深度学习的优势在于其能够学习从原始数据中提取有用特征的能力，而无需手动设计特征提取器，本文主要介绍在深度学习发展史中用于图像分类任务的经典神经网络。
- 2022-10-24 07:30盼小辉丶的博客 OpenCV 是一个跨平台计算机视觉和机器学习库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本节将介绍 OpenCV 的基础知识，以及如何编译运行 OpenCV 程序，并介绍如何完成最基本的图像处理任务——读取、显示和...
- 2019-04-15 23:26xys430381_1的博客 论文阅读: 图像分类中的注意力机制(attention) 介绍了Spatial transformer networks、Residual Attention Network、Two-level Attention、SENet、Deep Attention Selective Network 计算机视觉中的注意力机制...
- 2022-02-02 17:36菜鸟刘同学的博客 本文提出了一种不同的架构——TransFuse，它以并行的方式运行基于 CNN 的编码器和基于 Transformer 的分割网络，然后使用提出的融合模块 BiFusion 有效地融合两个分支的多层级特征。 TransFuse 具有以下几个优点： 1...
- 2021-04-09 12:54halo_小怪兽的博客 对transformers的简单介绍1.1序列数据的介绍（seq2seq）1.2self-Attention1.3 transformer的完整结构2.transformers在图像分类上的pytorch代码2.1加载cifar10数据集2.2构建transformers模型2.2.1构建图像编码模块 ...
- 2018-09-09 10:49SongpingWang的博客 一、前言 二、网络架构 2.1 特征序列提取 2.2. 序列标注 2.3. 转录 2.3.1 标签序列的概率 2.3.2 无字典转录 2.3.3 基于词典的转录 2.4. 网络训练 4. 总结 一、前言 ...
- 2022-04-03 22:50EAI2的博客 本文详细总结了近几年时间/时空序列分类/预测/异常检测模型顶会论文，包括Transformer及其变体。
- 2021-08-10 17:58盼小辉丶的博客 OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
8月19日
创建了问题
8月11日