多模态信息融合

Placenta Accreta Spectrum Detection using Multimodal Deep Learning

利用多模态深度学习进行胎盘增生谱检测

Sumaiya Ali, Areej Alhothali, Sameera Albasri, Ohoud Alzamzami, Ahmed Abduljabbar, Muhammad Alwazzan

机构 * Department of Computer Science, Faculty of Computing and Information Technology, King Abdulaziz University（计算机科学系，计算与信息科技学院，国王阿卜杜勒阿齐兹大学） ； Department of Radiology, King Abdulaziz University Hospital（放射科，国王阿卜杜勒阿齐兹大学医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出多模态深度学习方法，通过整合3D MRI和2D US数据，提高胎盘增生谱检测的准确率和AUC值，有效提升产前风险评估能力。

System-Level Comparison of Multimodal and In-Band mmWave Sensing for Beam Prediction in 6G ISAC

6G ISAC中多模态与带内毫米波感知的系统级比较：用于基站预测

Abidemi Orimogunje, Hyunwoo Park, Igbafe Orikumhi, Sunwoo Kim, Dejan Vukobratovic

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

AI总结 本文提出了一种系统级框架，通过多模态融合评估毫米波与体外传感器在6G ISAC中的波束预测性能。

Decoupling Amplitude and Phase Attention in Frequency Domain for RGB-Event based Visual Object Tracking

频域中解耦幅度与相位注意力以实现RGB-事件视觉目标跟踪

Shiao Wang, Xiao Wang, Haonan Zhao, Jiarui Xu, Bo Jiang, Lin Zhu, Xin Zhao, Yonghong Tian, Jin Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； Northeastern University（东北大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学计算机与通信工程学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学多媒体信息处理国家重点实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种在频域中解耦幅度与相位注意力的RGB-事件视觉目标跟踪方法，通过高频信息融合和运动引导稀疏化模块提升跟踪性能和效率。