多模态信息融合

Ranking Image Fusion the Way Humans Do: A Learned Pairwise Preference Measure for Infrared-Visible Fusion Assessment

以人类方式进行图像融合排序：用于红外-可见光融合评估的学习型成对偏好度量

Haoran Liu, Mingzhe Liu, Peng Li, Guibin Zan

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

AI总结 针对红外-可见光图像融合缺乏理想参考、成对比较成本高的问题，提出LPIFM模型，利用新偏好语料库训练，可准确复现人类成对判断，性能优于传统度量，还公开了相关数据集与代码。

Comments 23 pages, 8 figures

Dual-Space Modality Consistency Learning for Universal Cross-Modal Re-Identification

用于通用跨模态行人重识别的双空间模态一致性学习

Yujian Zhao, Yukang Zhao, Hankun Liu, Haoxuan Xu, Bo Li, Hanzi Wan, 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 Humanities and Social Sciences, Beihang University（北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：visible-infrared(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DSMCL即插即用框架，联合建模空间与频域一致性，在5个数据集的17项协议上提升跨模态ReID基线性能，适配多样化异构模态场景。

Conformal Fusion Under Missing Modalities

缺失模态下的共形融合

Alireza Moayedikia

机构 * Swinburne University of Technology（斯威本科技大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 本文提出MCCF架构，解决缺失模态下的多模态融合问题，该架构兼具模态缺失鲁棒性与校准不确定性，在多基准测试中表现出良好的覆盖率与精度性能。