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。

2026-01-28 至 2026-01-28 共收录 3 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 通用Image Fusion 1 篇

2504.11946 2026-01-28 cs.CV 57%

R-Meshfusion: Reinforcement Learning Powered Sparse-View Mesh Reconstruction with Diffusion Priors

R-Meshfusion：基于强化学习的扩散先验的稀疏视图网格重建

Haoyang Wang, Liming Liu, Peiheng Wang, Junlin Hao, Jiangkai Wu, Xinggong Zhang

专题命中通用Image Fusion ：image fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 R-Meshfusion通过扩散模型与强化学习结合，提升稀疏视图下网格重建的几何与渲染质量。

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2. 融合架构与评测 2 篇

2101.05403 2026-01-28 cs.CV cs.LG 79%

Image deblurring based on lightweight multi-information fusion network

基于轻量级多信息融合网络的图像去模糊

Yanni Zhang, Yiming Liu, Qiang Li, Miao Qi, Dahong Xu, Jun Kong, Jianzhong Wang

专题命中融合架构与评测：information fusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结本文提出轻量级多信息融合网络，通过多尺度信息提取与融合策略，实现高效图像去模糊，减少参数量并提升性能。

2512.14961 2026-01-28 cs.CV cs.SD eess.AS eess.IV 62%

Adaptive Multimodal Person Recognition: A Robust Framework for Handling Missing Modalities

自适应多模态人物识别：一种处理缺失模态的稳健框架

Aref Farhadipour, Teodora Vukovic, Volker Dellwo, Petr Motlicek, Srikanth Madikeri

机构 * Department of Computational Linguistics, University of Zurich（苏黎世大学计算语言学系）； Faculty of Information Technology, Brno University of Technology（布拉格技术大学信息学院）； Idiap Research Institute（Idiap研究机构）

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

AI总结本文提出一种自适应多模态人物识别框架，通过融合上半身运动、面孔和语音信息，提升在缺失模态下的识别准确率，达到99.51%的Top-1准确率。

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