多模态信息融合

CMCC-ReID: Cross-Modality Clothing-Change Person Re-Identification

CMCC-ReID: 跨模态服装变化人员重识别

Haoxuan Xu, Hanzi Wang, Guanglin Niu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CMCC-ReID任务，解决跨模态和服装变化的人员匹配问题，构建SYSU-CMCC基准数据集，并提出PIA网络，通过DBDL和BPL模块提升重识别性能。

Comments ECCV2026

Coarse-to-fine Framework for Generative MEF via Implicit Neural Representation

基于隐式神经表示的生成式多曝光融合粗到细框架

Sangmin Han, Jinho Kim, Jinwoo Kim, Dongyoung Kim, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； LG Electronics（LG电子） 纠错

专题命中 多聚焦/多曝光融合 ：multi-exposure(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对多曝光融合问题，提出LIIFusion粗到细框架，粗阶段通过自适应曝光校正进行低分辨率生成融合，细阶段将局部隐式图像函数适配为多曝光融合函数，加速达3.5倍，提升了结构保真度和感知质量，为生成式MEF实际应用提供途径。

PRISM: Multimodal Terrain Mapping for Rover Navigation in Unstructured Environments

PRISM：非结构化环境中用于漫游车导航的多模态地形映射

Raul Castilla-Arquillo, Carlos Perez-del-Pulgar, Levin Gerdes, Alfonso Garcia-Cerezo, Miguel A. Olivares-Mendez

机构 * SnT, University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性和信任跨学科中心） ； Department of Automation and Systems Engineering, Universidad de Málaga, Andalucía Tech（马拉加大学自动化与系统工程系，安达卢西亚技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对非结构化环境中漫游车导航问题，提出PRISM多模态感知系统，利用定制传感器套件和OmniUnet网络，经新数据集验证及现场实验，可在资源受限设备上高效生成可通行性地图，实现漫游车自主导航。

Localization-Infused Vision-Language Semantic Fusion for Text-Guided Medical Image Segmentation

用于文本引导医学图像分割的定位注入视觉语言语义融合

Songyue Han, Mingye Zou, Shuchang Ye, Lei Bi, Mingyuan Meng

机构 * Air Force Engineering University（空军工程大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对文本引导医学图像分割，提出LoG框架，通过联合执行多尺度目标定位任务，实现三级定位注入语义融合，在三个基准数据集实验中表现出色，优于现有医学图像分割方法。

Efficient Audio-Visual Event Recognition via Knowledge Distillation and Dynamic INT8 Quantization of a Hybrid Cross-Attention Network

通过混合交叉注意力网络的知识蒸馏和动态 INT8 量化实现高效视听事件识别

Parinaz Binandeh Dehaghani, Danilo Pena, A. Pedro Aguiar

机构 * University of Porto, Porto, Portugal（葡萄牙波尔图大学） ； ResoSight, Montreal, Canada（ResoSight公司） 纠错

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

AI总结 研究针对视听事件识别模型在边缘设备部署的难题，提出结合架构压缩、知识蒸馏和动态 INT8 量化的框架。构建教师与学生模型，经知识蒸馏训练学生模型，再用动态量化减小模型大小。实验表明该框架有效平衡准确率与效率，利于在资源受限平台部署。

Comments 15 pages, 4 figures

DeeperRadar: End-to-End MIMO Radar Design and Multi-Modal Fusion for Autonomous Vehicle Perception

深度雷达：用于自动驾驶车辆感知的端到端MIMO雷达设计与多模态融合

Eli Goldenshluger, Barak Pinkovich, Chaim Baskin

机构 * Technion–Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学） 纠错

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

AI总结 深度雷达以雷达为中心，通过端到端学习稀疏采集模式，共同设计雷达传感与多模态3D检测。其可学习的MIMO设计模块在融合网络中训练，由其他传感器监督。在RADIal数据集上评估，能发现稀疏配置，降低成本与复杂性，表明最优设计取决于融合堆栈和感知任务。

Comments Accepted for publication at the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

BanClickThumb: A Multimodal Dataset and Transformer Fusion Benchmarks for Clickbait Detection in Bengali YouTube Videos

BanClickThumb：用于孟加拉语YouTube视频中标题党检测的多模态数据集和Transformer融合基准测试

Md. Ariful Islam, Md Tanvirul Islam, Md. Maruf Hossain Miru, Md Khalid Syfullah

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh Army University of Science and Technology（孟加拉国陆军科技大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对孟加拉语YouTube视频标题党检测，公开多模态数据集BanClickThumb，用其对单模态和多模态方法进行基准测试，提出多模态模型BanClickFusionFormer，结合ViT和XLM - RoBERTa，证明多模态融合有效性，提供基准支持低资源多模态内容分析研究。

Multi-modal cross-domain mixed fusion model with dual disentanglement for fault diagnosis under unseen working conditions

用于未知工况下故障诊断的具有双重解缠的多模态跨域混合融合模型

Pengcheng Xia, Yixiang Huang, Chengjin Qin, Chengliang Liu

机构 * State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration（机械系统与振动国家重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 针对未知工况下故障诊断问题，提出具有双重解缠的多模态跨域混合融合模型，通过双重解缠框架、跨域混合融合策略和三模态融合机制，实现多模态表示学习与域泛化，实验验证该方法优于先进方法及各组件有效性。

Comments Accepted for publication in Mechanical Systems and Signal Processing

Journal ref Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 258, 2026, 114693