多模态信息融合

Towards Robust Monocular Depth Estimation in Non-Lambertian Surfaces

面向非朗伯表面的鲁棒单目深度估计

Junrui Zhang, Jiaqi Li, Yachuan Huang, Yiran Wang, Jinghong Zheng, Liao Shen, Zhiguo Cao

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

AI总结 该研究针对单目深度估计在非朗伯表面预测鲁棒性不足的问题，提出梯度域约束的区域引导方法及可选光照融合模块，在相关数据集和竞赛测试中取得优于Depth Anything V2的性能。

Comments Accepted to ECCV 2024 Workshop TRICKY

Uncertainty-Aware Multimodal Fusion for Oral Lesion Classification

面向口腔病变分类的患者感知多模态RGB-HSI融合：通过增量启发式元学习

Soujanya Hazra, Rupam Mukherjee, Rajkumar Daniel, Shirin Dasgupta, Subhamoy Mandal

机构 * 1 School of Medical Science \& Technology, IIT Kharagpur, India 2 Department of Electrical Engineering, IIT Kharagpur, India 3 Dr. B.C. Roy Multispeciality Medical Research Centre, IIT Kharagpur, India 纠错

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：multimodal fusion(title)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出了一种面向口腔病变分类的患者感知多模态RGB-HSI融合方法，结合深度学习、光谱分析和人口统计数据，通过增量启发式元学习提升诊断鲁棒性。

Comments Accepted at MICCAI MultiTab Workshop 2026

SUNSET - A Sensor-fUsioN based semantic SegmEnTation exemplar for ROS-based self-adaptation

SUNSET -- 一种基于传感器融合的语义分割示例，用于基于ROS的自适应系统

Andreas Wiedholz, Rafael Paintner, Alwin Hoffmann, Carlos Hernandez, Tobias Huber

机构 * XITASO GmbH（XITASO公司） ； German Aerospace Center (DLR) Institute of Flight Systems（德国航空航天中心（DLR）飞行系统研究所） 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 SUNSET是一种基于ROS2的自适应系统示例，通过传感器融合语义分割流水线和训练好的机器学习模型，实现对动态环境中的不确定性进行严格评估和自适应处理。

Comments Accepted at RoSE Workshop 2026

Decision-oriented joint optimization of evidence fusion based on event-conditioned credibility

面向决策的、基于事件条件可信度的证据融合联合优化

Chaoxiong Ma, Yan Liang, Huixia Zhang, Hao Sun

专题命中 融合架构与评测 ：decision-level fusion(abstract)

AI总结 针对异构源决策级融合中关键证据易被低估问题，本文提出事件条件可信度，构建联合优化模型，经实验验证其可信度排名更贴合真实值、对正确事件支持度更高且不动点达成率高。

Comments 27 pages, 16 figures