CL-DMDF:Dynamic Multimodal Data Fusion Model Based on Contrastive Learning

En 3 lignesCL-DMDF propose un modèle de fusion multimodale dynamique basé sur l'apprentissage contrastif, conçu pour gérer les modalités manquantes ou incertaines. Le modèle introduit un mécanisme d'attention bi-dimensionnel (features et modalités) et un module d'apprentissage contrastif centroïde pour améliorer la discrimination. Validé sur trois datasets.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain