多模态信息融合

DDStereo: Efficient Dual Decoder Transformers for Stereo 3D Road Anomaly Detection

DDStereo: 用于立体3D道路异常检测的高效双解码器Transformer

Shiyi Mu, Zichong Gu, Zhiqi Ai, Yilin Gao, Shugong Xu

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 提出DDStereo，一种双解码器立体Transformer，通过轻量级解码器分支和紧凑视差特征提取器，实现实时开放集3D目标检测，在封闭和开放集协议下均达到最先进精度。

Comments Accepted by ECCV2026

Uncertainty-Aware Velocity Correction for Proprioceptive Vehicle Localization using Evidential Mamba

使用证据曼巴进行本体感知车辆定位的不确定性感知速度校正

Abinav Kalyanasundaram, Karthikeyan Chandra Sekaran, Wolfgang Utschick, Michael Botsch

机构 * AImotion Bavaria, Technische Hochschule Ingolstadt（巴伐利亚AImotion公司，英戈尔施塔特技术应用大学） ； Technische Universität München（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)；multi-sensor fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对智能车辆在GNSS信号缺失时定位难题，提出EVC-Mamba架构，利用车载传感器数据转化为虚拟速度传感器校正IMU漂移，经曼巴模型捕捉动态、证据深度学习量化不确定性，实现高精度定位且支持实时车载部署。

Comments Accepted at the 2026 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2026), Rome, Italy. 6 pages, 4 figures

$C^3$ASD: Multi-Level Consistency-Driven Representation Learning

$C^3$ASD：多层次一致性驱动的表示学习

Jin Hong, Jisoo Park, Junseok Kwon

机构 * Chung-Ang University（中央大学） 纠错

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

AI总结 研究视频中活跃说话者检测问题，提出$C^3$ASD框架，含嵌入级、序列级和预测级一致性约束，提升跨模态表示鲁棒性，在多种损坏下有显著改进。

Comments ECCV 2026

APVI-SLAM: Real-Time Acoustic-Pressure-Visual-Inertial Localization and Photorealistic Mapping System in Complex Underwater Environment

APVI-SLAM：复杂水下环境中的实时声压视觉惯性定位与真实感映射系统

Hanwen Zhang, Yipeng Zhu, Xiaopeng Guo, Huajian Huang, Sai-Kit Yeung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 针对水下视觉惯性SLAM在极端环境中的问题，提出APVI-SLAM系统，通过可靠性感知定位框架和滑动窗口冻结策略增强鲁棒性，用四叉树引导映射模块助力重建，还贡献数据集，实验证明其实现了实时领先的定位与重建质量。