视觉与机器人

多模态信息融合

面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合，包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。

2026-04-06 至 2026-04-06 共收录 2 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 融合架构与评测 2 篇

2604.02759 2026-04-06 cs.RO 57%

OMNI-PoseX: A Fast Vision Model for 6D Object Pose Estimation in Embodied Tasks

OMNI-PoseX：一种用于具身任务中6D物体姿态估计的高效视觉模型

Michael Zhang, Wei Ying, Fangwen Chen, Shifeng Bai, Hanwen Kang

机构 * KernalMind Tech Co., Ltd.（KernalMind科技有限公司）

专题命中融合架构与评测：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结本文提出OMNI-PoseX，一种结合开放词汇感知与SO(3)感知的高效视觉模型，通过轻量级多模态融合策略实现稳定且高效的6D姿态估计，并在多个基准测试中展示了SOTA的精度和实时性。

2604.02397 2026-04-06 cs.CV cs.AI 57%

Variational Encoder--Multi-Decoder (VE-MD) for Privacy-by-functional-design (Group) Emotion Recognition

变分编码器-多解码器（VE-MD）用于隐私-by-功能设计（群体）情绪识别

Anderson Augusma, Dominique Vaufreydaz, Fédérique Letué

机构 * Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, LIG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学, 法国国家科学研究中心, 格勒诺布尔国立理工学院, 信息学实验室）； Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, LJK（格勒诺布尔阿尔卑斯大学, 法国国家科学研究中心, 格勒诺布尔国立理工学院, 让·库尔坦研究所）

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

AI总结本文提出VE-MD框架，通过约束模型仅预测群体层面情绪，避免个体监控，提升群体情绪识别性能，实验显示其在多个数据集上表现优异。