多模态信息融合

Bridging Human Evaluation to Infrared and Visible Image Fusion

将人类评估与红外与可见图像融合相结合

Jinyuan Liu, Xingyuan Li, Qingyun Mei, Haoyuan Xu, Zhiying Jiang, Long Ma, Risheng Liu, Xin Fan

机构 * School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology（大连理工大学机械工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Software Technology & DUT-RU International School of ISE, Dalian University of Technology（大连理工大学软件学院） ； College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University（大连海事大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 红外-可见光融合 ：image fusion(title,abstract)；infrared and visible(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种反馈强化框架，通过引入大规模人类反馈数据集和领域特定奖励函数，提升红外与可见图像融合的感知质量，使其更符合人类审美。

CoRe-BT: A Multimodal Radiology-Pathology-Text Benchmark for Robust Brain Tumor Typing

CoRe-BT：一种多模态放射科-病理科-文本基准，用于鲁棒性脑肿瘤分类

Juampablo E. Heras Rivera, Daniel K. Low, Xavier Xiong, Jacob J. Ruzevick, Daniel D. Child, Wen-wai Yim, Mehmet Kurt, Asma Ben Abacha

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Washington School of Medicine（华盛顿大学医学院） ； Microsoft Health AI（微软健康人工智能） 纠错

专题命中 医学影像融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CoRe-BT提出一个多模态基准，用于在缺失模态条件下提升脑肿瘤分类的鲁棒性，通过整合MRI、病理图像和报告，推动多模态学习与表示学习的发展。

Comments Under review, MICCAI 2026

Parallax to Align Them All: An OmniParallax Attention Mechanism for Distributed Multi-View Image Compression

视差对齐所有内容：一种用于分布式多视图图像压缩的 OmniParallax 注意机制

Haotian Zhang, Feiyue Long, Yixin Yu, Jian Xue, Haocheng Tang, Tongda Xu, Zhenning Shi, Yan Wang, Siwei Ma, Jiaqi Zhang

机构 * The National Engineering Laboratory for Video Technology, School of Computer Science, Peking University（国家视频技术工程实验室，计算机科学学院，北京大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：information fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ParaHydra通过OmniParallax注意机制和多信息融合模块，实现了分布式多视图图像压缩的高效编码与解码，显著提升压缩效率并降低计算开销

Comments Accepted by CVPR 2026

PinCLIP: Large-scale Foundational Multimodal Representation at Pinterest

PinCLIP：Pinterest的规模化多模态基础表示

Josh Beal, Eric Kim, Jinfeng Rao, Rex Wu, Dmitry Kislyuk, Charles Rosenberg

机构 * Pinterest Inc.（Pinterest公司） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：hybrid fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PinCLIP通过多模态表示学习提升Pinterest的检索和排序模型，解决冷启动问题并提高用户参与度。