多模态信息融合

Temporal Prototyping and Hierarchical Alignment for Unsupervised Video-based Visible-Infrared Person Re-Identification

时序原型与层次对齐用于无监督的基于视频的可见-红外人员重识别

Zhiyong Li, Wei Jiang, Haojie Liu, Mingyu Wang, Wanchong Xu, Weijie Mao

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（控制科学与工程学院，浙江大学） ； School of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Water Resources and Electric Power（计算机科学与技术学院，浙江水利电力大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HiTPro框架，通过时序感知特征编码器和层次交叉原型对齐，解决无监督视频基于可见-红外人员重识别问题，实现跨模态一致性与不变性。

Anatomy-Aware Text-Visual Fusion with Dual-Perspective Prompts for Fine-Grained Lumbar Spine Segmentation

具有双视角提示的解剖感知文本-视觉融合用于细粒度腰椎分割

Sheng Lian, Jianlong Cai, Dengfeng Pan, Guang-Yong Chen, Hao Xu, Fan Zhang, Guodong Fan, Shuo Li

机构 * College of Computer and Data Science（计算机与数据科学学院） ； Shandong Technology and Business University（山东科技商务大学） ； Engineering Research Center of Big Data Intelligence (Fuzhou University)（大数据智能工程研究中心（福州大学）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ATM-Net框架，通过解剖感知文本引导的多模态融合机制，提升腰椎细粒度分割精度，实验表明其在MRSpineSeg和SPIDER数据集上优于现有方法。