A 30 GHz electro-optic frequency comb spanning 300 THz in the near infrared and visible
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(title)
视觉与机器人
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。
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(title)
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(title)
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(title)
Comments 15 pages, 5 figures, to be submitted to Journal of Luminescence,
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(title)
Comments 14 pages, 4 figures; to be published in the HCI-2016 proceedings
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(title)
Comments 16 pages, 6 figures, two electronic tables. Published in the Astronomical Journal. July 2013 update: corrected a typo in the H2O-J band definition, clarified calibration assumes equivalent widths in Angstroms. May 2014 update: IDL program for calculating metallicities is now on github (https://github.com/awmann/metal)
Journal ref AJ 2013, 145, 52
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(title)
Comments 30 pages, 9 figures
Journal ref Advances in OptoElectronics, Volume 2012 (2012), Article ID 839747
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(title)
Comments 26 pages, 12 figures, accepted for publication in JOSA B, scheduled to appear March 2006
Journal ref Journal of the Optical Society of America B, vol. 23, no. 3, pp. 571-583, March 2006
Mind the Gap: Learning Modality-Agnostic Representations with a Cross-Modality UNet
机构 * Tianjin Key Laboratory of Intelligent Robotics, College of Artificial Intelligence, Nankai University, China(天津智能机器人重点实验室,人工智能学院,南开大学,中国) ; Engineering Research Center of Trusted Behavior Intelligence, Ministry of Education, Nankai University, China(可信行为智能工程研究中心,教育部,南开大学,中国) ; Department of Computer Science, Haifa University, Israel(计算机科学系,海法大学,以色列) ; VisionMetric Ltd, Canterbury, Kent, UK(VisionMetric Ltd,坎特伯雷,肯特,英国)
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种紧凑的编码器-解码器神经模块(cmUNet),通过跨模态转换和模态内重建,学习模态无关的表示,同时保留身份相关的信息。此外,作者提出了MarrNet,通过将cmUNet连接到标准特征提取网络,实现跨模态匹配,并在多个挑战性任务上验证了其优越性能。
Comments Published in IEEE Transactions on Image Processing. See full abstract in the PDF file
Journal ref n IEEE Transactions on Image Processing, vol. 33, pp. 655-670, 2024
DIDLM:一种针对困难场景的SLAM数据集,包含红外、深度相机、LIDAR、4D雷达等,在恶劣天气、低光条件和粗糙路面下
机构 * School of Information Science and Technology, Northwest University(信息科学与技术学院,西北大学) ; Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia(电气与计算机工程系,不列颠哥伦比亚大学)
专题命中 红外-可见光融合 :sensor fusion(abstract);multi-sensor fusion(abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文提出DIDLM数据集,包含红外、深度相机、LIDAR、4D雷达等多传感器数据,用于解决恶劣天气、低光和粗糙路面下的SLAM问题,提供GPS/INS地面真实数据,支持自动驾驶和地面机器人应用。
VideoFusion: 一种用于多模态视频融合的时空协作网络
机构 * School of Robotics, Wuhan University, Wuhan, China(机器人学院,武汉大学,武汉,中国) ; Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, China(电子信息学院,武汉大学,武汉,中国) ; Southeast University, Nanjing, China(东南大学,南京,中国)
专题命中 红外-可见光融合 :sensor fusion(abstract);multi-sensor fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 VideoFusion通过时空协作网络实现多模态视频融合,利用跨模态互补性和时间动态性提升视频一致性。
Comments Accepted to CVPR 2026. The dataset and code are available at https://github.com/Linfeng-Tang/VideoFusion
MambaVF:用于高效视频融合的状态空间模型
机构 * Xi'an Jiaotong University(西安交通大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; Tsinghua University(清华大学)
专题命中 红外-可见光融合 :multi-focus(abstract);multi-exposure(abstract);分类 cs.CV
AI总结 MambaVF通过基于状态空间模型的高效框架,实现了无需显式运动估计的视频融合,显著提升效率和性能。
在三维中融合:基于三维红外-可见场景表示的自由视角融合渲染
机构 * School of Computer Science(计算机科学学院) ; Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学深圳研究院)
专题命中 红外-可见光融合 :image fusion(abstract);infrared and visible(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种基于三维红外-可见场景表示的融合框架,通过跨模态调整模块和融合损失确保融合图像保留关键特征,有效解决传统方法在复杂场景下的信息丢失问题。
红外辅助单阶段框架用于雾中可见与红外图像的联合恢复与融合
机构 * Faculty of Information Engineering and Automation(信息工程与自动化学院) ; Key Laboratory of Artificial Intelligence in Yunnan Province(云南省人工智能重点实验室) ; School of Instrument Science and Opto-Electronic Engineering(仪器科学与光电工程学院)
专题命中 红外-可见光融合 :image fusion(abstract);infrared and visible(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种红外辅助单阶段框架,用于在雾条件下联合恢复和融合可见与红外图像,通过提示生成机制和多阶段融合模块实现高效去雾与融合。
Comments Accepted by Pattern Recognition
机构 * School of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology(浙江工业大学计算机科学与技术学院) ; USC Viterbi School of Engineering, the University of Southern California(南加州大学维特比工程学院) ; College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University(湖南大学计算机科学与电子工程学院) ; School of Robotics, Hunan University(湖南大学机器人学院)
专题命中 红外-可见光融合 :visible-infrared(abstract);分类 cs.CV、eess.IV、cs.RO
Comments Accepted to IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT). The dataset and source code will be made publicly available at https://github.com/lhy-zjut/CFMW
专题命中 红外-可见光融合 :image fusion(abstract);infrared and visible(abstract);分类 cs.CV
Comments 10 pages, 7 figures
专题命中 红外-可见光融合 :multimodal fusion(abstract);visible-infrared(abstract);分类 cs.CV
Comments 31 pages, 11 figures, First version submitted to IJCV journal
专题命中 红外-可见光融合 :image fusion(abstract);infrared and visible(abstract);分类 cs.CV
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(abstract);visible-infrared(abstract);分类 cs.CV
Comments This is a working draft and not indented for publication
专题命中 红外-可见光融合 :image fusion(abstract);infrared and visible(abstract);分类 cs.CV
Comments 15 pages, 12 figures
专题命中 红外-可见光融合 :sensor fusion(abstract);multi-sensor fusion(abstract);分类 cs.RO
专题命中 红外-可见光融合 :image fusion(abstract);infrared and visible(abstract);分类 cs.CV
专题命中 红外-可见光融合 :sensor fusion(abstract);multi-sensor fusion(abstract)
专题命中 红外-可见光融合 :sensor fusion(abstract);分类 cs.CV、eess.IV、cs.RO
Comments 6 pages, 7 figures. To appear in IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2025
专题命中 红外-可见光融合 :image fusion(abstract);分类 cs.CV、cs.MM;information fusion(comments)
Comments accepted by Information Fusion
用于夜间高速公路感知的事件-RGB自适应跟踪
机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University(中山大学智能系统工程学院) ; School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学智能科学与工程学院)
专题命中 红外-可见光融合 :multi-modal fusion(abstract);分类 cs.CV、cs.RO
AI总结 针对高速公路夜间低光条件下RGB感知性能差的问题,提出JEAT框架,通过自适应扩展卡尔曼滤波器动态融合事件流与RGB帧,还创建SEHN数据集,为多模态融合研究提供支持。
Cedalion教程:一个基于Python的框架,用于对多模态fNIRS与DOT进行综合分析,从实验室到日常世界
专题命中 红外-可见光融合 :multimodal fusion(abstract);分类 eess.IV、eess.SP
AI总结 Cedalion是一个基于Python的开源框架,用于统一多模态fNIRS和DOT数据的分析,支持可重复、可扩展的神经成像工作流程。
Comments 33 pages main manuscript, 180 pages Supplementary Tutorial Notebooks, 12 figures, 6 tables, under review in SPIE Neurophotonics
机构 * School of Communications and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications(通信与信息工程学院,重庆邮电大学) ; School of Intelligent Systems Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University(智能系统工程学院,中山大学深圳校区) ; School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University(数学与统计学院,西安交通大学)
专题命中 红外-可见光融合 :infrared and visible(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
机构 * New York University(纽约大学) ; Technology Innovation Institute(技术创新研究所) ; University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)
专题命中 红外-可见光融合 :sensor fusion(abstract);分类 cs.CV、cs.RO
Comments 23 pages including the checklist and appendix. Accepted at NeurIPS 2025
专题命中 红外-可见光融合 :multi-exposure(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments ICLR 2025
专题命中 红外-可见光融合 :multi-modal fusion(abstract);分类 cs.CV、cs.RO
Comments ICRA 2024, Our source code is available at https://github.com/UkcheolShin/CRM_RGBTSeg