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。

2026-07-17 至 2026-07-17 共收录 2 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 融合架构与评测 2 篇

2607.14821 2026-07-17 cs.CV 新提交 70%

Blurring Modal Boundaries: A Unified Survey from Single- to Multi-Modal Person Re-ldentification

模糊模态边界：从单模态到多模态行人重识别的统一综述

Xiao Wang, Bing Wang, Bin Yang, Cuiqun Chen, Xin Xu, Mang Ye

机构 * Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学）； Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-time Industrial System（湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室）； Wuhan University（武汉大学）； Anhui University（安徽大学）

专题命中融合架构与评测：multi-modal fusion(abstract)；visible-infrared(abstract)；分类 cs.CV

AI总结综述行人重识别领域从单模态向多模态发展的转变，系统回顾关键跨模态任务，研究多模态融合ReID，提出基于Transformer的可见光-红外ReID基线框架，并概述未来研究方向。

Comments 61 pages, 6 figures, journal

Journal ref International Journal of Computer Vision.2026

2601.09118 2026-07-17 cs.CV 版本更新 57%

LPCAN: Lightweight Pyramid Cross-Attention Network for Rail Surface Defect Detection Using RGB-D Data

LPCAN：用于使用RGB-D数据进行铁路表面缺陷检测的轻量级金字塔交叉注意力网络

Jackie Alex, Guoqiang Huan

机构 * St. Petersburg College（斯波伯学院）

专题命中融合架构与评测：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结针对铁路表面缺陷检测方法局限，提出LPCANet，利用RGB-D数据，集成MobileNetv2等模块，经多模态融合与结构分析提升性能。在多数据集上评估效果显著，消融研究验证关键模块作用，为工业缺陷检测提供实用框架，未来将聚焦模型压缩。

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