多模态信息融合

CaReFlow: Cyclic Adaptive Rectified Flow for Multimodal Fusion

CaReFlow：循环适应修正流用于多模态融合

Sijie Mai, Shiqin Han

机构 * South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 CaReFlow通过循环适应修正流实现多模态融合，解决模态间隙问题，提升分布对齐和特征转换的鲁棒性。

Comments Accepted by CVPR 2026

DEFNet: Multitasks-based Deep Evidential Fusion Network for Blind Image Quality Assessment

DEFNet：基于多任务的深度证据融合网络用于盲图像质量评估

Yiwei Lou, Yuanpeng He, Rongchao Zhang, Yongzhi Cao, Hanpin Wang, Yu Huang

机构 * Key Laboratory of High Confidence Software Technologies (Peking University), Ministry of Education（高可信软件技术重点实验室（北京大学）教育部） ； School of Computer Science, Peking University（计算机学院（北京大学）） 纠错

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

AI总结 DEFNet通过多任务优化和证据学习改进盲图像质量评估，提升鲁棒性和泛化能力。

Countering Multi-modal Representation Collapse through Rank-targeted Fusion

通过秩目标融合对抗多模态表示崩溃

Seulgi Kim, Kiran Kokilepersaud, Mohit Prabhushankar, Ghassan AlRegib

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Rank-enhancing Token Fuser框架，通过提升有效秩对抗多模态表示崩溃，验证了深度与RGB融合的平衡性，并在动作预测任务中取得显著性能提升。

Comments Accepted in 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)

Temporal-Aware Heterogeneous Graph Reasoning with Multi-View Fusion for Temporal Question Answering

具有多视角融合的时序感知异构图推理用于时序问答

Wuzhenghong Wen, Bowen Zhou, Jinwen Huang, Xianjie Wu, Yuwei Sun, Su Pan, Liang Li, Jianting Liu

机构 * 1 School of Internet of Things, Nanjing University of Posts ； Telecommunications 2 Faculty of Medicine \& Health, University of New South Wales, Sydney, Australia 3 Dept. of Biomedical Engineering \& Biotechnology, Khalifa University, Abu Dhabi 4 Beijing Information Science ； Technology University 5 Shortest Path Technology Co., Ltd. 纠错

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

AI总结 本文提出一种时序感知异构图推理框架，通过多视角融合提升时序问答的准确性和效率。

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