多模态信息融合

Segregate, Refine, Integrate: Decomposing Multimodal Fusion for Sentiment Analysis

分离、细化、整合：用于情感分析的多模态融合分解

Alexios Filippakopoulos, Elias Kallioras, Nikolaos Xiros, Efthymios Georgiou, Alexandros Potamianos

机构 * National Technical University of Athens（雅典国立技术大学） ； Athena Research Center（雅典娜研究中心） ； University of Bern（伯尔尼大学） ； Archimedes AI（阿基米德人工智能公司） ； Synaptic Bloom PBC（突触绽放有限责任公司） 纠错

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

AI总结 研究情感分析中的多模态融合问题，提出SeRIn方案，通过分离特定模态与跨模态路径，各自细化演变，将跨模态交互推迟到预测步骤，在CH - SIMS和CMU - MOSEI上取得领先成果。

Adaptive Cross-Modal Fusion with Sparse Attention for Pedestrian Crossing Intention Prediction

基于稀疏注意力的自适应跨模态融合用于行人过街意图预测

Md Mahfuzur Rahman, Pengzhan Zhou, A F M Abdun Noor, Md Imam Ahasan, Kah Ong Michael Goh, S. M. Hasan Mahmud, Md Mustafizur Rahman, Kaixin Gao

机构 * Faculty of Information Science & Technology, Multimedia University（信息科学与技术学院，马来西亚多媒体大学） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶中行人过街意图预测问题，提出ADAPT多模态框架，通过五个模块联合建模视觉和运动信息，实验证明该方法优于现有技术，在准确率和实时性上取得平衡，为智能交通等应用提供有效方案。

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