多模态信息融合

IAF-Net: Illumination-Adaptive Fusion for Low-Light Urban Road Segmentation

IAF-Net：用于低光照城市道路分割的照明自适应融合网络

Bingtao Wang, Daojie Peng, Fulong Ma, Jun Ma, Liang Zhang

机构 * The Shandong University（山东大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出IAF-Net，通过照明自适应融合模块动态调整RGB与几何特征的融合权重，并利用亮度调制注意力解码器增强低光照特征选择，实现不同光照条件下鲁棒的道路分割。

Can BEV Perception Gracefully Degrade under Sensor Failures?

BEV感知能否在传感器故障下优雅降级？

Haifa Zhang, Yijing Wang, Haoyu Wang, Zheng Li, Zhiqiang Zuo

机构 * Tianjin Key Laboratory of Intelligent Unmanned Swarm Technology and System（天津智能无人群技术与系统重点实验室） ； School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China（系统控制与信息处理重点实验室，中华人民共和国教育部） 纠错

专题命中 自动驾驶多传感器融合 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态BEV感知在传感器损坏时性能骤降的问题，提出Grace-BEV框架，通过主动可靠性评估和动态特征重校准实现优雅降级，在极端LiDAR故障下将mAP从0.0%恢复至34.7%。

Multimodal Fusion via Self-Consistent Task-Gradient Fields

通过自洽任务梯度场的多模态融合

Jiayu Xiong, Jing Wang, Jun Xue, Wanlong Wang, Jianlong Kwan, Xiaosen Lyu, Zhouqiang Jiang

机构 * Xiamen Key Laboratory of Computer Vision and Pattern Recognition, Huaqiao University, Xiamen, Fujian, China（厦门计算机视觉与模式识别重点实验室，华侨大学，厦门，福建，中国） ； Huaqiao University, Xiamen, Fujian, China（华侨大学，厦门，福建，中国） ； Wuhan University, Wuhan, Hubei, China（武汉大学，武汉，湖北，中国） ； Nakashima Lab, SANKEN, The University of Osaka, Osaka, Japan（Nakashima实验室，SANKEN，大阪大学，大阪，日本） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：multimodal fusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出自洽场自编码器（SCFAE），利用自洽场原理平衡任务学习与特征组织，通过任务损失和重构损失在互补子空间中分离特征，从而鲁棒处理缺失数据和不均匀输入。

Comments ICML 2026 accepted paper

Reasoning-Aware Multimodal Fusion for Hateful Video Detection

面向仇恨视频检测的推理感知多模态融合

Shuonan Yang, Tailin Chen, Jiangbei Yue, Guangliang Cheng, Jianbo Jiao, Zeyu Fu

机构 * Multimodal Intelligence Lab（多模态智能实验室） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Leeds（利兹大学） ； School of Computer Science and Informatics（计算机科学与信息学学院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； Machine Intelligence + x Group（机器智能+X小组） 纠错

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

AI总结 提出推理感知多模态融合框架，通过局部-全局上下文融合和语义交叉注意力实现多模态交互，并引入对抗推理生成互补语义视角，在仇恨视频检测中提升Macro-F1和召回率3%和7%。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

ConSensus: Multi-Agent Collaboration for Multimodal Sensing

ConSensus：面向多模态感知的多智能体协作

Hyungjun Yoon, Mohammad Malekzadeh, Sung-Ju Lee, Fahim Kawsar, Lorena Qendro

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

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

AI总结 提出ConSensus，一种无需训练的多智能体协作框架，通过将多模态感知任务分解为专用智能体并采用混合融合机制，在五个基准上平均准确率提升7.1%，融合token成本降低12.7倍。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Geometry-based Schrödinger Bridges for Trustworthy Multimodal Fusion

基于几何的薛定谔桥用于可信多模态融合

Jiayu Xiong, Jing Wang, Qi Zhang, Wanlong Wang, Jun Xue

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Techonology, Huaqiao University（技术学系，华侨大学） ； Xiamen Key Laboratory of Computer Vision（厦门计算机视觉实验室） ； Pattern Recognition, Huaqiao University（模式识别，华侨大学） ； Tongji University（同济大学） ； School of Cyber Science（网络科学学院） ； Engineering, Wuhan University（工程学院，武汉大学） 纠错

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

AI总结 提出基于几何的多模态融合方法GMF，利用扩散薛定谔桥的初始速度平方作为独立于预测的可靠性信号，以提升对低质量数据的鲁棒性。

Comments ICML 2026 accepted paper

Quantum Machine Learning for Cyber-Physical Anomaly Detection in Unmanned Aerial Vehicles: A Leakage-Free Evaluation with Proxy-Audited Feature Sets

量子机器学习在无人机网络物理异常检测中的应用：基于代理审计特征集的无泄漏评估

Carlos A. Durán Paredes, Javier E. León Calderón, Nicolás Sánchez Perea, Germán Darío Díaz, Camilo Segura Quintero

机构 * Corporation for Aerospace Initiatives, Research and Innovation (CASIRI)（航空航天研究与创新公司） ； Department of Electronics Engineering, Universidad Nacional de Colombia（国立哥伦比亚大学电子工程系） ； Department of Electronics Engineering, Universidad del Cauca（卡利学院电子工程系） ； Department of Physics, Universidad del Cauca（卡利大学物理系） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：sensor fusion(abstract)

AI总结 针对无人机网络物理攻击，提出无泄漏评估框架，结合分组时间协议、三模式特征审计和混合XGBoost+数据重上传分类器，验证量子增强混合方法的增量优势。

Comments 10 pages, 7 figures, 1 table; open Qiskit 2.x implementation available at https://github.com/Carlosandp/TLM-UAV-Quantum-Anomaly-Detection