多模态信息融合

Multimodal Object Detection Under Sparse Forest-Canopy Occlusion

多模态目标检测在稀疏森林冠层遮挡下的应用

Nitik Jain, Mangal Kothari

机构 * Robotics & AI, Johns Hopkins University, USA（约翰霍普金斯大学机器人与人工智能系，美国） ； Department of Aerospace Engineering, IIT Kanpur（印度理工学院坎浦尔航空航天工程系） ； Senior Principal Flight Control Engineer, ADASI, EDGE Group, Abu Dhabi, UAE（阿布扎赫尔ADASI高级飞行控制系统工程师，EDGE集团） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多模态管道，结合激光雷达、可见-热成像融合和合成孔径成像技术，以提高森林冠层下人类检测的可靠性，展示了改进的YOLOv5检测器在热成像和融合图像上的性能。

MuteBench: Modality Unavailability Tolerance Evaluation for Incomplete Multimodal Fusion

MuteBench: 多模态融合不完整性容忍性评估

Wugeng Zheng, Ziwen Kan, Tianlong Chen, Chen Chen, Song Wang

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 MuteBench评估多模态融合在模态缺失和内模态缺失下的鲁棒性，发现架构类型是预测鲁棒性的最强因素，且通道独立模型对模态缺失容忍性高但对内模态缺失敏感。