Automatic Velocity Picking Using a Multi-Information Fusion Deep Semantic Segmentation Network
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV
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 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments Accepted by 6th Multi-Modal Learning and Applications Workshop (MULA), CVPR 2023. Code available at: https://github.com/zihuixue/DynMM
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title);multi-modal fusion(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments Accepted by ICMR 2023
专题命中 融合架构与评测 :multi-modal fusion(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV
专题命中 融合架构与评测 :multi-modal fusion(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments Accepted preprint for presentation at MICCAI-OMIA
专题命中 融合架构与评测 :multi-modal fusion(title,abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments Accepted by MMM 2021
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title);information fusion(abstract);分类 eess.IV、eess.SP
Comments For associated code, see https://github.com/rsilva8/MISA For associated data, see https://github.com/rsilva8/MISA-data Submitted to IEEE Transactions on Image Processing on Nov/7/2019: 13 pages, 8 figures Supplement: 16 pages, 5 figures
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV
专题命中 融合架构与评测 :image fusion(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV
Comments 22 pages, 14 Figures
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Journal ref European Conference on Computer Vision Workshops: Multimodal Learning and Applications, Sep 2018, Munich, Germany. https://mula2018.github.io/
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract);分类 cs.CV、eess.SP
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
Comments Visual Question Answering, Rank VQA, Faster R-CNN, BERT, Multimodal Fusion, Ranking Learning, Hybrid Training Strategy
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract)
Comments 10 pages, 6 tables, 6 figures, Information Fusion
Journal ref Information Fusion, 11 (1), 35-44, 2010
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract)
Comments 21 pages, 17 figures, Information Fusion
Journal ref Information Fusion, 11 (1), 21-34, 2010
Paths:面向RGB-Event视频行人重识别的感知提示的时空Transformer与分层多模态融合
机构 * Dalian University of Technology(大连理工大学)
专题命中 融合架构与评测 :multi-modal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对现有RE-VReID方法时空建模解耦、多模态融合不足的问题,提出含MAB、PST、HMF模块的Paths框架,在三个基准上验证了有效性。
Comments Accepted by ACM MM2026. More modifications may be performed
基于LoRA的级联多模态融合在医学训练环境中的动作识别
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 研究面向医疗训练环境的动作识别,提出基于LoRA的级联多模态融合框架,结合特定模态适应与顺序融合,无需重新训练组件,在两个数据集上评估,结果显示该策略优于单模态模型且性能有竞争力。
男性不育症精液分析深度学习技术:计算机视觉、多模态融合与临床转化
机构 * Department of Gynaecology and Obstetrics, The Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University(南通大学附属江阴医院妇产科) ; Department of Oncology, the Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University(南通大学附属江阴医院肿瘤科) ; Thrust of AI, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)人工智能推力实验室) ; FertiTech AI(生殖科技人工智能公司) ; Department of Oncology, Suzhou Xiangcheng People’s Hospital(苏州市相城区人民医院肿瘤科) ; Department of Biological Sciences and Bioinformatics, School of Science, Xi’an Jiaotong-Liverpool University(西交利物浦大学理学院生物科学与生物信息学系) ; School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University(南通大学人工智能与计算机科学学院)
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对传统精液分析的主观性强等缺陷,综述聚焦计算机视觉与深度学习驱动的精子分析技术,梳理方法、数据集与落地障碍,提出分阶段临床转化路线。
Comments 46 pages, 14 figures
基于多模态融合网络的行人过街意图预测
机构 * Chair of Automotive Engineering, Technische Universität Berlin(柏林技术大学汽车工程系)
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出多模态融合网络,通过视觉和运动分支提取七种模态特征,有效整合互补信息,提升自动驾驶车辆在城市环境中对行人意图预测的准确性。
Comments 29th IAVSD International Symposium on Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks (IAVSD 2025)
基于骨骼动力学和临床步态特征的多模态融合用于视频基于的脑瘫严重程度评估
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 eess.IV
AI总结 本文提出一种多模态融合框架,结合骨骼动力学和临床有意义的步态特征,提升视频脑瘫严重程度评估的预测性能和生物力学可解释性。
基于大语言模型的跨域序列推荐多模态融合
机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University(西安交通大学利物浦大学) ; University of Liverpool(利物浦大学) ; Microsoft(微软公司) ; Zhejiang University(浙江大学)
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出LLM-EMF方法,通过融合视觉和文本数据提升跨域序列推荐性能,利用CLIP模型生成多模态嵌入并引入多重注意力机制,实验证明其在多领域推荐中的有效性。
Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2504.15085
CaReFlow:循环适应修正流用于多模态融合
机构 * South China Normal University(华南师范大学)
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 CaReFlow通过循环适应修正流实现多模态融合,解决模态间隙问题,提升分布对齐和特征转换的鲁棒性。
Comments Accepted by CVPR 2026
多模态信息融合用于图表理解:MLLMs的综述——演变、局限与认知增强
机构 * College of Computer Science, Sichuan University(四川大学计算机科学学院) ; Engineering Research Center of Machine Learning(机器学习工程研究中心) ; China Telecom Institute of AI(中国电信人工智能研究院)
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文综述了多模态大语言模型在图表理解中的应用,分析了其演变、局限及未来发展方向,旨在推动更稳健的系统发展。
基于轻量级多信息融合网络的图像去模糊
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出轻量级多信息融合网络,通过多尺度信息提取与融合策略,实现高效图像去模糊,减少参数量并提升性能。
一种基于多源信息融合的多模式结构光3D成像系统用于水下管道检测
机构 * College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China(信息科学与技术学院,北京化工大学,中国北京100029) ; Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China(机械工程系,清华大学,中国北京100084) ; Guoneng Zhishen Control Technology Co., Ltd., Beijing 102211, China(国能智深控制技术有限公司,中国北京102211) ; College of Intelligent Science and Engineering, Beijing University of Agriculture, Beijing 102206, China(智能科学与工程学院,北京农业大学,中国北京102206)
专题命中 融合架构与评测 :information fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于多源信息融合的多模式结构光3D成像系统,用于水下管道检测,通过改进的校正方法和融合策略提升检测精度与鲁棒性。
SwinTF3D: 一种轻量级多模态融合方法用于文本引导的3D医学图像分割
机构 * King Fahd University of Petroleum(国王法赫德石油大学) ; SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence(SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心)
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 SwinTF3D通过统一视觉和语言表示,实现文本引导的3D医学图像分割,具备高效且适应性强的性能。
CoRA: 一种具有混合融合的协作鲁棒架构以实现高效的感知
专题命中 融合架构与评测 :hybrid fusion(title);feature-level fusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 CoRA通过混合融合方法实现高效且鲁棒的协作感知,显著提升性能并降低通信开销。
Comments Accepted by AAAI2026
机构 * Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications(北京先进信息网络实验室、网络系统架构与收敛重点实验室、信息与通信工程学院、北京邮电大学)
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title);information fusion(abstract);分类 cs.MM
机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University(计算系,香港理工大学) ; Research Institute of Multiple Agents and Embodied Intelligence, Pengcheng Laboratory(多智能体与具身智能研究院,鹏城实验室)
专题命中 融合架构与评测 :multimodal fusion(title,abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted to IEEE TMM