多模态信息融合

CLIP4VI-ReID: Learning Modality-shared Representations via CLIP Semantic Bridge for Visible-Infrared Person Re-identification

CLIP4VI-ReID：通过CLIP语义桥学习模态共享表征用于可见光-红外行人重识别

Xiaomei Yang, Xizhan Gao, Sijie Niu, Fa Zhu, Guang Feng, Xiaofeng Qu, David Camacho

机构 * Shandong Key Laboratory of Ubiquitous Intelligent Computing, School of Information Science and Engineering, University of Jinan（山东 ubiquitous 智能计算重点实验室，信息科学与工程学院，济南大学） ； College of Information Science and Technology & College of Artificial Intelligence, Nanjing Forestry University（信息科学与技术学院及人工智能学院，南京林业大学） ； Computer Systems Engineering Department, Universidad Politécnica de Madrid（计算机系统工程系，马德里理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CLIP4VI-ReID网络，通过TSG、IFE、HSA模块及CLIP语义桥实现跨模态对齐，在VI-ReID任务上取得优于现有方法的性能。

Comments This article has been accepted for publication in IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science

VLC Fusion: Vision-Language Conditioned Sensor Fusion for Robust Object Detection

VLC Fusion：面向鲁棒目标检测的视觉-语言条件传感器融合

Aditya Taparia, Noel Ngu, Mario Leiva, Joshua Shay Kricheli, John Corcoran, Nathaniel D. Bastian, Gerardo Simari, Paulo Shakarian, Ransalu Senanayake

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Universidad Nacional del Sur and Institute for Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系，国家南方大学和计算机科学与工程研究所） ； U.S. Department of Defense（美国国防部） ； United States Military Academy（美国军事学院） ； Syracuse University（雪城大学） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：sensor fusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VLC Fusion视觉-语言条件传感器融合框架，利用VLM捕捉环境线索动态调整模态权重，在多传感器融合目标检测任务中，于自动驾驶与军事目标数据集上较传统方法实现更优性能。

Comments 27 pages, 20 figures, Accepted for presentation at ECML PKDD 2026, Shortlisted for the Best Research Track Student Paper Award