多模态信息融合

Tighnari v2: Mitigating Label Noise and Distribution Shift in Multimodal Plant Distribution Prediction via Mixture of Experts and Weakly Supervised Learning

Tighnari v2: 通过专家混合和弱监督学习缓解多模态植物分布预测中的标签噪声和分布偏移

Haixu Liu, Yufei Wang, Tianxiang Xu, Chuancheng Shi, Hongsheng Xing

机构 * The University of Sydney, Sydney, New South Wales, Australia（悉尼大学） ； The University of New South Wales, Sydney, New South Wales, Australia（新南威尔士大学） ； School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing, China（北京大学软件与微电子学院） ； Shandong University of Technology, Zibo, Shandong, China（山东科技大学） 纠错

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Tighnari v2通过专家混合和弱监督学习缓解多模态植物分布预测中的标签噪声和分布偏移，提升预测性能。