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。

2026-07-23 至 2026-07-23 共收录 2 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

2607.19879 2026-07-23 cs.CV 新提交 88%

Current Injection Spiking Neural Network for Infrared and Visible Image Fusion

用于红外与可见光图像融合的电流注入脉冲神经网络

Rui Zhao, Zhuoyuan Li, Wenrui Li, Yanchen Dong, Yajing Zheng, Giuseppe Valenzise, Weisi Lin

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）； State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室）

专题命中红外-可见光融合：image fusion(title,abstract)；infrared and visible(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结研究红外与可见光图像融合问题，提出CIS - Fuse脉冲网络，通过电流注入脉冲算子在膜电位水平实现跨模态融合，构建双向跨模态融合模块并部署在双分支架构上，实验表明其融合质量与基于ANN的方法相当且更节能。

2607.20238 2026-07-23 cs.CV 新提交 79%

Not All Patches are Equal: Sampling Matters for Visible-Infrared Pre-Training

并非所有补丁都一样：可见-红外预训练中的采样很重要

Qiwei Ma, Bin Deng, Junjie Zhu, Qiangjuan Huang, Puhong Duan, Ke Yang, Xudong Kang, Shutao Li

机构 * Yuelushan Center for Industrial Innovation（岳麓山工业创新中心）； Intelligent Game and Decision Lab（智能游戏与决策实验室）

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

AI总结研究针对可见-红外预训练，提出重要性感知采样（IAS）方法，通过从红外结构线索导出权重、学习重要性掩码及采用补丁课程学习策略调整训练重点，在多个VIS-IR基准实验中比基线有改进。

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