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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。

2026-07-21 至 2026-07-21 共收录 3 信号源:cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 融合架构与评测 3 篇

2607.17351 2026-07-21 cs.AI cs.RO 新提交 74%

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)

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)

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2607.17182 2026-07-21 cs.CV 新提交 57%

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)

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。

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2512.24679 2026-07-21 cs.AI eess.SP 版本更新 57%

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)

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

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