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多模态语义分割的创新可以通过以下几个方面来实现:
数据:使用更加丰富和多样化的训练数据,可以提高模型的泛化能力。
模型:探索更先进的神经网络结构,如卷积神经网络,残差网络等,以提高模型的准确率。
算法:尝试使用新的分割算法,如对抗生成网络,生成对抗网络等。
融合:将多模态数据进行融合,以提高分割的准确性。
应用:将多模态语义分割技术应用到新的领域,如医学图像分析,自然语言处理等,扩展其应用范围。