arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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。

2026-05-11 至 2026-05-11 共收录 3 信号源:cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 音视频/视觉语言融合 3 篇

2512.02991 2026-05-11 cs.CV 57%

GraphFusion3D: Dynamic Graph Attention Convolution with Adaptive Cross-Modal Transformer for 3D Object Detection

GraphFusion3D: 动态图注意力卷积与自适应跨模态Transformer用于3D目标检测

Md Sohag Mia, Md Nahid Hasan, Muhammad Abdullah Adnan

专题命中 音视频/视觉语言融合 :multi-modal fusion(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出GraphFusion3D框架,结合多模态融合与先进特征学习,通过自适应跨模态Transformer增强几何与语义信息,并引入图推理模块捕捉局部结构与全局语义,实验在SUN RGB-D和ScanNetV2上均取得显著提升。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2411.16748 2026-05-11 cs.CV 57%

Multimodal Diffusion Transformer with Memory Bank for Scalable Long-Duration Talking Video Generation

具有内存库的多模态扩散变换器用于可扩展的长时谈话视频生成

Haojie Zhang, Zhihao Liang, Ruibo Fu, Bingyan Liu, Zhengqi Wen, Xuefei Liu, Jianhua Tao, Yaling Liang

机构 * South China University of Technology(南方科技大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University(北京信息科学研究中心,清华大学) Department of Automation, BNRist, Tsinghua University(清华大学自动化系,北京信息科学研究中心)

专题命中 音视频/视觉语言融合 :multimodal fusion(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出 LetsTalk 框架,通过多模态指导和内存库机制解决长时谈话视频生成中的质量、一致性、时间连贯性和计算效率问题,实验表明其在生成质量和效率上达到新水平。

Comments 16 pages, 25 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.16579 2026-05-11 cs.LG cs.AI 50%

EviDep: Trustworthy Multimodal Depression Estimation via Disentangled Evidential Learning

EviDep:通过解耦证据学习实现可信的多模态抑郁估计

Fangyuan Liu, Sirui Zhao, Zeyu Zhang, Jinyang Huang, Feng-Qi Cui, Bin Luo, Meng Li, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China(中国科学技术大学计算机科学与技术学院) School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology(合肥工业大学计算机科学与信息工程学院) Department of Psychiatry, The First Affiliated Hospital of University of Science and Technology of China, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China(中国科学技术大学附属第一医院精神科,生命科学与医学学院)

专题命中 音视频/视觉语言融合 :multimodal fusion(abstract)

AI总结 本文提出EviDep框架,通过解耦证据学习量化抑郁严重程度及不确定性,提升多模态抑郁估计的可信度和不确定性校准能力。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏