多模态图像识别论文综述

多模态图像识别是指结合多种信息源（如文本、声音、图像等）进行图像理解和识别的技术。近年来，随着深度学习技术的快速发展，多模态图像识别在计算机视觉领域取得了显著的进展。本文将对社区ABC计算论坛中关于多模态图像识别的论文进行综述。

论文列表

1. 《深度学习在多模态图像识别中的应用》

   • 作者：张三，李四
   • 简介：本文介绍了深度学习在多模态图像识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并对相关技术进行了分析。

2. 《基于深度学习的跨模态图像检索》

   • 作者：王五，赵六
   • 简介：本文针对跨模态图像检索问题，提出了一种基于深度学习的解决方案，并通过实验验证了其有效性。

3. 《多模态图像识别中的注意力机制》

   • 作者：孙七，周八
   • 简介：本文研究了注意力机制在多模态图像识别中的应用，并分析了不同注意力机制对识别性能的影响。

图片展示

卷积神经网络（CNN）

循环神经网络（RNN）

扩展阅读

更多关于多模态图像识别的论文，请访问ABC计算论坛。