多模态信息融合

MultiFusionNet: Multilayer Multimodal Fusion of Deep Neural Networks for Chest X-Ray Image Classification

MultiFusionNet：多层多模态融合的深度神经网络用于胸部X光图像分类

Saurabh Agarwal, K. V. Arya, Yogesh Kumar Meena

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(title,abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 MultiFusionNet通过多层多模态融合和FDSFM模块提升胸部X光图像分类的准确率，达到97.21%和99.60%

Comments 19 pages

Signal: Selective Interaction and Global-local Alignment for Multi-Modal Object Re-Identification

信号：选择性交互与全局-局部对齐用于多模态对象重识别

Yangyang Liu, Yuhao Wang, Pingping Zhang

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

AI总结 Signal通过选择性交互和全局-局部对齐框架提升多模态对象重识别的性能。

Comments Accepted by AAAI2026. More modifications may be performed

DualGazeNet: A Biologically Inspired Dual-Gaze Query Network for Salient Object Detection

DualGazeNet: 一种生物启发的双目注视查询网络用于显著物体检测

Yu Zhang, Haoan Ping, Yuchen Li, Zhenshan Bing, Fuchun Sun, Alois Knoll

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算信息与技术学院，慕尼黑技术大学） ； Department of Informatics, Technical University of Munich（信息学院，慕尼黑技术大学） ； University Research and Innovation Center, Obuda University（奥布达大学研究与创新中心） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University Suzhou Campus（新型软件技术国家重点实验室，南京大学苏州校区） ； School of Science and Technology, Nanjing University Suzhou Campus（科学与技术学院，南京大学苏州校区） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（计算机科学与技术系，清华大学） 纠错

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

AI总结 DualGazeNet通过生物启发的纯Transformer框架，实现了显著物体检测的高效准确性和计算效率，超越了多种现有方法。

MambaX: Image Super-Resolution with State Predictive Control

MambaX：基于状态预测控制的图像超分辨率

Chenyu Li, Danfeng Hong, Bing Zhang, Zhaojie Pan, Naoto Yokoya, Jocelyn Chanussot

机构 * Southeast University（东南大学） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空信息研究所） ； College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学资源与环境学院） ； School of Mathematics, Southeast University（东南大学数学学院） ； Department of Complexity Science and Engineering, Graduate School of Frontier Sciences, the University of Tokyo（东京大学前沿科学研究院复杂科学与工程部门） ； Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LJK（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、Inria、CNRS、Grenoble INP、LJK） 纠错

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

AI总结 MambaX通过动态状态预测控制和多模态融合方法提升图像超分辨率性能。

Multimodal AI for Body Fat Estimation: Computer Vision and Anthropometry with DEXA Benchmarks

多模态AI用于脂肪率估计：计算机视觉与体态测量结合DEXA基准测试

Rayan Aldajani

机构 * Dept. of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） ； York University（约克大学） ； Toronto, Canada（加拿大多伦多） 纠错

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

AI总结 本研究提出利用多模态AI结合计算机视觉和体态测量数据，通过DEXA基准测试验证了低成本脂肪率估计方法的有效性。

Comments 2 pages, 2 figures, accepted at IEEE CASCON 2025

MTikGuard System: A Transformer-Based Multimodal System for Child-Safe Content Moderation on TikTok

MTikGuard系统：一种基于Transformer的多模态系统，用于TikTok上的儿童安全内容审核

Dat Thanh Nguyen, Nguyen Hung Lam, Anh Hoang-Thi Nguyen, Trong-Hop Do

机构 * Faculty of Information Science and Engineering, University of Information Technology（信息科学与工程学院，信息科技大学） ； Faculty of Software Engineering, University of Information Technology（软件工程学院，信息科技大学） ； Faculty of Computer Science, University of Information Technology（计算机科学学院，信息科技大学） ； University of Information Technology, Ho Chi Minh City（信息科技大学，胡志明市） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（越南国家大学，胡志明市） 纠错

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

AI总结 MTikGuard系统通过多模态分类框架和扩展数据集，实现TikTok儿童安全内容审核的高准确率和实时部署。

Comments Accepted at PACLIC39

Emotion and Intention Guided Multi-Modal Learning for Sticker Response Selection

基于情感与意图引导的多模态学习用于贴纸响应选择

Yuxuan Hu, Jian Chen, Yuhao Wang, Zixuan Li, Jing Xiong, Pengyue Jia, Wei Wang, Chengming Li, Xiangyu Zhao

专题命中 融合架构与评测 ：multi-modal fusion(abstract)

AI总结 本文提出EIGML框架，通过联合建模情感与意图，提升贴纸响应选择的准确性和理解深度。