多模态信息融合

Pedestrian Crossing Intention Prediction Using Multimodal Fusion Network

基于多模态融合网络的行人过街意图预测

Yuanzhe Li, Steffen Müller

机构 * Chair of Automotive Engineering, Technische Universität Berlin（柏林技术大学汽车工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出多模态融合网络，通过视觉和运动分支提取七种模态特征，有效整合互补信息，提升自动驾驶车辆在城市环境中对行人意图预测的准确性。

Comments 29th IAVSD International Symposium on Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks (IAVSD 2025)

Multimodal Fusion of Skeleton Dynamics and Clinical Gait Features for Video-Based Cerebral Palsy Severity Assessment

基于骨骼动力学和临床步态特征的多模态融合用于视频基于的脑瘫严重程度评估

Kaiyuan Yang, Xupeng Chen, Jiangpeng He

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(title,abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本文提出一种多模态融合框架，结合骨骼动力学和临床有意义的步态特征，提升视频脑瘫严重程度评估的预测性能和生物力学可解释性。

SynLeaF: A Dual-Stage Multimodal Fusion Framework for Synthetic Lethality Prediction Across Pan- and Single-Cancer Contexts

SynLeaF：一种用于跨泛癌和单癌情境的合成致死性预测双阶段多模态融合框架

Zheming Xing, Siyuan Zhou, Ruinan Wang, Rui Han, Shiming Zhang, Shiqu Chen, Yurui Huang, Jiahao Ma, Yifan Chen, Xuan Wang, Yadong Wang, Junyi Li

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(title,abstract)

AI总结 SynLeaF通过双阶段多模态融合框架，有效整合基因表达、突变、甲基化和拷贝数变异等多组学数据，并利用关系图卷积网络捕捉生物医学知识图谱中的结构化基因表示，从而在17/19种场景中实现优于现有方法的性能。

Comments 29 pages, 5 figures, 3 tables

Vision-Based CNN Prediction of Sunspot Numbers from SDO/HMI Images

基于视觉的CNN对SDO/HMI图像中太阳黑子数的预测

Fabian C. Quintero-Pareja, Diederik A. Montano-Burbano, Santiago Quintero-Pareja, D. Sierra-Porta

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 本文提出基于视觉的回归框架，利用SDO/HMI图像预测太阳黑子数，通过CNN实现端到端映射，实验结果显示模型在预测精度和可解释性方面表现良好，为大规模太阳监测提供可行方案。

Comments 10 pages, 9 figures, 2 tables

Journal ref Published in the Open Journal of Astrophysics - 2026