多模态信息融合

Patch as Node: Human-Centric Graph Representation Learning for Multimodal Action Recognition

补丁作为节点：面向多模态动作识别的人本图表示学习

Zeyu Liang, Hailun Xia, Naichuan Zheng

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

AI总结 本文提出PAN框架，通过人本图表示学习提升多模态动作识别性能，结合双路径和统一网络结构实现高效融合。

GPF-Net: Gated Progressive Fusion Learning for Polyp Re-Identification

GPF-Net：门控渐进融合学习用于息肉重识别

Suncheng Xiang, Xiaoyang Wang, Junjie Jiang, Hejia Wang, Dahong Qian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Fifth People's Hospital（上海第五人民医院） 纠错

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

AI总结 GPF-Net通过门控渐进融合学习提升息肉重识别性能，结合多模态融合策略优于现有单模态模型。

Comments Work in progress

Explainable Multimodal Regression via Information Decomposition

通过信息分解实现可解释的多模态回归

Zhaozhao Ma, Shujian Yu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； UiT - The Arctic University of Norway（挪威北极大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于部分信息分解的多模态回归框架，通过分解模态特定表示为唯一、冗余和协同组件，提升预测准确性和可解释性，并在多个数据集上验证其有效性。

Comments Project Page: https://github.com/zhaozhaoma/PIDReg

CEMG: Collaborative-Enhanced Multimodal Generative Recommendation

CEMG: 基于协作增强的多模态生成推荐

Yuzhen Lin, Hongyi Chen, Xuanjing Chen, Shaowen Wang, Ivonne Xu, Dongming Jiang

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

AI总结 CEMG通过多模态融合层和残差量化变分自编码器，提升多模态生成推荐的性能。