视觉与机器人

多模态信息融合

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。

2026-01-01 至 2026-01-01 共收录 6 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 红外-可见光融合 1 篇

2512.24243 2026-01-01 cs.CV 57%

MambaSeg: Harnessing Mamba for Accurate and Efficient Image-Event Semantic Segmentation

MambaSeg: 利用Mamba实现准确且高效的图像事件语义分割

Fuqiang Gu, Yuanke Li, Xianlei Long, Kangping Ji, Chao Chen, Qingyi Gu, Zhenliang Ni

专题命中红外-可见光融合：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MambaSeg通过双分支框架和双维交互模块，实现高效准确的多模态语义分割，适用于快速运动和低光条件下的图像事件分割任务。

Comments Accepted by AAAI 2026

2. 医学影像融合 1 篇

2512.23936 2026-01-01 cs.CV 57%

MGML: A Plug-and-Play Meta-Guided Multi-Modal Learning Framework for Incomplete Multimodal Brain Tumor Segmentation

MGML: 一种插件式元引导多模态学习框架用于不完整多模态脑肿瘤分割

Yulong Zou, Bo Liu, Cun-Jing Zheng, Yuan-ming Geng, Siyue Li, Qiankun Zuo, Shuihua Wang, Yudong Zhang, Jin Hong

专题命中医学影像融合：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MGML框架通过元引导和一致性正则化模块提升不完整多模态脑肿瘤分割性能。

3. 机器人多传感器融合 1 篇

2512.24284 2026-01-01 cs.RO cs.AI 57%

DRL-TH: Jointly Utilizing Temporal Graph Attention and Hierarchical Fusion for UGV Navigation in Crowded Environments

DRL-TH：联合利用时序图注意力和层次融合用于拥挤环境下的无人地面车辆导航

Ruitong Li, Lin Zhang, Yuenan Zhao, Chengxin Liu, Ran Song, Wei Zhang

专题命中机器人多传感器融合：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 DRL-TH通过结合时序图注意力和层次融合，提升无人地面车辆在拥挤环境中的导航性能和动态适应性。

4. 融合架构与评测 3 篇

2512.24246 2026-01-01 cs.IR 78%

Time-Aware Adaptive Side Information Fusion for Sequential Recommendation

时间感知自适应侧信息融合用于序列推荐

Jie Luo, Wenyu Zhang, Xinming Zhang, Yuan Fang

专题命中融合架构与评测：information fusion(title,abstract)

AI总结 TASIF通过时间感知自适应融合框架提升序列推荐性能，解决时间动态、噪声敏感和计算效率问题。

Comments 10 pages. Accepted by WSDM'26

2512.20407 2026-01-01 cs.SD cs.AI cs.LG 50%

AUDRON: A Deep Learning Framework with Fused Acoustic Signatures for Drone Type Recognition

AUDRON：一种融合声学特征的深度学习框架用于无人机类型识别

Rajdeep Chatterjee, Sudip Chakrabarty, Trishaani Acharjee, Deepanjali Mishra

机构 * AmygdalaAI-India Lab（AmygdalaAI-India实验室）

专题命中融合架构与评测：feature-level fusion(abstract)

AI总结 AUDRON通过融合多种声学特征和深度学习技术，实现高准确率的无人机声学识别，适用于安全监控等场景。

Comments Presented at the 2025 IEEE 22nd India Council International Conference (INDICON). 6 pages, 3 figures

2512.23824 2026-01-01 cs.LG 50%

MS-SSM: A Multi-Scale State Space Model for Efficient Sequence Modeling

MS-SSM：一种用于高效序列建模的多尺度状态空间模型

Mahdi Karami, Ali Behrouz, Peilin Zhong, Razvan Pascanu, Vahab Mirrokni

机构 * Google Research（谷歌研究）； Google DeepMind（谷歌DeepMind）

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

AI总结 MS-SSM通过多尺度状态空间模型提升序列建模效率，尤其在长程和分层任务中表现优异。

Comments In Second Conference on Language Modeling (COLM) (2025)