文章 "交易中的神经网络：受控分段" 新评论 MetaQuotes 2025.08.04 07:09 新文章 交易中的神经网络：受控分段已发布： 在本文中。我们将讨论一种复杂的多模态交互分析和特征理解的方法。 引导分段任务需要基于目标对象的自然语言描述隔离点云中的特定区域。为了解决该任务，模型针对复杂、细粒度的语义依赖关系执行详细分析，并生成目标对象的逐点掩码。论文《RefMask3D：3D 引用分段的语言引导变换器》讲述了一个高效而全面的框架，即广泛利用语言信息。所提议 RefMask3D 方法强化了多模态交互和理解能力。 作者建议使用早期特征编码来提取丰富的多模态上下文。为此，他们引入了几何增强组词注意力模块，其能在特征编码的每个阶段，实现自然语言对象描述和局部点组（子云）之间的跨模态注意力。这种集成不仅降低了常由点云稀疏和不规则性引起的直接“点-字”关联的噪声，而且还利用了云内的几何关系和精细的结构细节。这显著提升了模型处理语言和几何数据的能力。 作者：Dmitriy Gizlyk 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
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引导分段任务需要基于目标对象的自然语言描述隔离点云中的特定区域。为了解决该任务，模型针对复杂、细粒度的语义依赖关系执行详细分析，并生成目标对象的逐点掩码。论文《RefMask3D：3D 引用分段的语言引导变换器》讲述了一个高效而全面的框架，即广泛利用语言信息。所提议 RefMask3D 方法强化了多模态交互和理解能力。
作者建议使用早期特征编码来提取丰富的多模态上下文。为此，他们引入了几何增强组词注意力模块，其能在特征编码的每个阶段，实现自然语言对象描述和局部点组（子云）之间的跨模态注意力。这种集成不仅降低了常由点云稀疏和不规则性引起的直接“点-字”关联的噪声，而且还利用了云内的几何关系和精细的结构细节。这显著提升了模型处理语言和几何数据的能力。
作者：Dmitriy Gizlyk