多模态信息融合

Multi-scale Decomposed Convolution Refinement Network for Visible-Infrared Person Re-Identification

用于可见光-红外行人重识别的多尺度分解卷积细化网络

Mingsheng Zheng, Zirui Jiang, Bo Liu, Yupeng Chen, Jun Zhang, Kai Zhao

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算联合国际研究实验室） 纠错

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

AI总结 针对可见光-红外行人重识别的跨模态差异与判别能力不足问题，提出MDCRNet网络，结合HDCA模块与JDML损失，在SYSU-MM01和RegDB数据集上取得最优性能。

Comments 15 pages, 4 figures. Accepted for publication in the LNCS proceedings of ICONIP 2026

G-MAD: A Game-Based Data Generation Framework for Multi-View RGB-T Aerial Object Detection

G-MAD：用于多视图RGB-T航空目标检测的基于游戏的数据生成框架

Yechan Kim, JongHyun Park, Dongho Yoon, Namhoon Jung, Moongu Jeon

机构 * LIG Defense&Aerospace（LIG国防与航空航天公司） ； GIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 红外-可见光融合 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对航空目标检测中数据集构建的问题，提出基于游戏的G-MAD数据生成框架，可解决视点控制、数据对齐及标注成本等问题，支持多视图相机放置等功能，还构建并发布了AMOD基准。

Comments ACM Multimedia 2026 (Supplementary Material Included)