多模态信息融合

FusionRegister: Every Infrared and Visible Image Fusion Deserves Registration

FusionRegister: 每个红外和可见图像融合都应进行配准

Congcong Bian, Haolong Ma, Hui Li, Zhongwei Shen, Xiaoqing Luo, Xiaoning Song, Xiao-Jun Wu

机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China（江南大学人工智能与计算机科学学院） ； School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou, China（苏州科技大学电子与信息工程学院） 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 FusionRegister 通过视觉先验引导的通用跨模态配准方法，提升红外与可见图像融合的鲁棒性与效率。

Alignment-Aware and Reliability-Gated Multimodal Fusion for Unmanned Aerial Vehicle Detection Across Heterogeneous Thermal-Visual Sensors

具有对齐意识和可靠性门控的多模态融合用于跨异质热视觉传感器的无人机检测

Ishrat Jahan, Molla E Majid, M Murugappan, Muhammad E. H. Chowdhury, N. B. Prakash, Saad Bin Abul Kashem, Balamurugan Balusamy, Amith Khandakar

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

AI总结 本研究提出RGIF和RGMAF两种融合策略，通过注册意识和可靠性门控提升跨异质热视觉传感器的无人机检测性能。

XMACNet: An Explainable Lightweight Attention based CNN with Multi Modal Fusion for Chili Disease Classification

XMACNet：一种具有多模态融合的轻量级可解释注意力CNN用于辣椒疾病分类

Tapon Kumer Ray, Rajkumar Y, Shalini R, Srigayathri K, Jayashree S, Lokeswari P

专题命中 红外-可见光融合 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 XMACNet通过结合自注意力和多模态融合，实现轻量级且可解释的辣椒疾病分类，优于现有基线模型。

Comments 14 pages, 8 figures, Conference Paper