#多模态融合

想搞非接触心率监测的可以看看，它把RGB和射频信号融合，肤色偏见和光照干扰都压下去了，EquiPleth上误差不到1 bpm。

这个研究用腕带传感器加深度学习，检测拔毛、抠皮这类小动作，F1到0.985，比单模态准多了，对心理健康监测挺有参考价值。

新框架DynaBridge用多模态数据和语义摘要预测抑郁焦虑压力，在AdoDAS上F1达0.5，比基线强。

想用LoRA做多模态融合？这篇用级联方式逐步整合不同模态，在医疗动作识别上效果不错，还开源了代码，可以看看。