多模态信息融合

Fusion in Your Way: Aligning Image Fusion with Heterogeneous Demands via Direct Preference Optimization

融合你的方式：通过直接偏好优化对齐图像融合与异质需求

Weijian Su, Songqian Zhang, Yuqi Han, Jian Zhuang, Yongdong Huang, Qiang Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Social Computing and Cognitive Intelligence (Dalian University of Technology), Ministry of Education（社会计算与认知智能重点实验室（大连理工大学），教育部） ； Institute of Image Processing and Understanding, North Minzu University（北华大学图像处理与理解研究所） 纠错

专题命中 通用Image Fusion ：image fusion(title,abstract)；infrared and visible(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DPOFusion框架，通过整合PALDM和PCLDM实现任务引导和偏好适应的图像融合，解决人类和机器视觉的异质需求问题，提升融合质量和任务导向的迁移能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

Adding Thermal Awareness to Visual Systems in Real-Time via Distilled Diffusion Models

通过蒸馏扩散模型在实时中增强视觉系统热感知

Yuchen Guo, Junli Gong, Wenjun Dong, Yiuming Cheung, Weifeng Su

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； Beijing Normal - Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港 Baptist大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FusionProxy模块，通过蒸馏扩散模型实现实时热感知融合，提升静态识别和动态任务鲁棒性，适用于边缘部署。

SIGMA-ASL: Sensor-Integrated Multimodal Dataset for Sign Language Recognition

SIGMA-ASL：用于手语识别的传感器集成多模态数据集

Xiaofang Xiao, Guangchao Li, Guangrong Zhao, Qi Lin, Wen Ma, Hongkai Wen, Yanxiang Wang, Yiran Shen

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)

AI总结 本文提出SIGMA-ASL数据集，整合RGB-D相机、毫米波雷达和惯性测量单元，通过多模态信息提升手语识别鲁棒性，提供统一框架和标准化流程以评估单模态与多模态识别系统。

Comments 33 pages. Preprint version

From Drops to Grid: Noise-Aware Spatio-Temporal Neural Process for Rainfall Estimation

从水滴到网格：面向噪声的时空神经过程用于降雨估计

Rafael Pablos Sarabia, Joachim Nyborg, Morten Birk, Ira Assent

机构 * Dept. Comp. Sc., Aarhus University（计算机科学系，奥胡斯大学） ； Cordulus 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DropsToGrid方法，通过融合噪声天气站的时间序列与雷达空间信息，生成高分辨率降雨场，有效处理降雨的偏态、局部性和噪声问题，提升不确定性量化能力。

Preliminary Insights in Chronos Frequency Data Understanding and Reconstruction

对Chronos频率数据理解与重建的初步见解

Alessandro Pagani, Marco Cominelli, Liying Han, Gaofeng Dong, Sergio Benini, Francesco Gringoli, Mattia Savardi, Mani B. Srivastava, Trevor Bihl, Erik P. Blasch, Daniel O. Brigham, Kara Combs, Lance M. Kaplan, Federico Cerutti

机构 * Ohio University（俄亥俄大学） ； DEVCOM Army Research Lab（陆军研究实验室） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 本文探讨Chronos基础模型处理频率域信息的能力，通过分析离散正弦波等简单信号，揭示模型内部表示中频率信息的捕获机制及质量退化现象，为信号处理和信息融合提供实践指导。