多模态信息融合

Domain-Shared Learning and Gradual Alignment for Unsupervised Domain Adaptation Visible-Infrared Person Re-Identification

领域共享学习与渐进对齐用于无监督领域适应的可见-红外人员重识别

Nianchang Huang, Yi Xu, Ruida Xi, Ruida Xi, Qiang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Electromechanical Integrated Manufacturing of High-Performance Electronic Equipments, Xidian University, Xi’an, Shaanxi 710071, China（高性能电子装备机电一体化制造国家重点实验室，西安电子科技大学，陕西西安710071，中国） ； Center for Complex Systems, School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, Shaanxi 710071, China（复杂系统中心，机电工程学院，西安电子科技大学，陕西西安710071，中国） 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DSLGA模型，通过领域共享学习和渐进对齐策略解决可见-红外人员重识别中的领域间和领域内模态差异问题，提升无监督领域适应性能。

Training and Inference within 1 Second -- Tackle Cross-Sensor Degradation of Real-World Pansharpening with Efficient Residual Feature Tailoring

在1秒内训练和推理——通过高效残差特征定制应对现实世界 pansharpening 的跨传感器退化

Tianyu Xin, Jin-Liang Xiao, Zeyu Xia, Shan Yin, Liang-Jian Deng

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：pansharpening(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 通过高效残差特征定制方法，在1秒内实现跨传感器退化处理的高效训练和推理。

Depression diagnosis from patient interviews using multimodal machine learning

基于多模态机器学习的抑郁症诊断

Jana Weber, Marcel Weber, Juan Miguel Lopez Alcaraz

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本研究通过多模态机器学习整合语音、语言和临床信息，提升抑郁症诊断的准确性与临床实用性。

Comments Accepted by Frontiers in Psychiatry, 19 pages, 5 figures, source code under https://github.com/UOLMDA2025/Depression

LightFusion: A Light-weighted, Double Fusion Framework for Unified Multimodal Understanding and Generation

LightFusion: 一种轻量级、双融合框架用于统一多模态理解和生成

Zeyu Wang, Zilong Chen, Chenhui Gou, Feng Li, Chaorui Deng, Deyao Zhu, Kunchang Li, Weihao Yu, Haoqin Tu, Haoqi Fan, Cihang Xie

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； Tsinghua University（清华大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； ByteDance Seed Project（字节跳动种子项目） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LightFusion通过双融合机制实现轻量级多模态理解和生成，仅用350亿个标记训练即在多个基准测试中取得优异成绩。

Comments Preprint. Work in progress