多模态信息融合

When Generated Images Look Right and Retrieve Wrong: Coverage-Guided Cross-Scale Re-Indexing for Knowledge-Faithful Generative Perception

当生成图像看起来正确但检索错误：面向知识保真生成感知的覆盖度引导跨尺度重索引

Guangyuan Dong, Chuang Liu, Yangchen Zeng, Haoyu Wang, Xiaoyang Yu, Pinlong Zhao, Yuchao Hou, Ziwei Li, Zheng Lin

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：pansharpening(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 针对生成图像因尺度差异导致的语义崩溃问题，提出闭环多模态索引框架CERES，在多基准上实现SOTA，显著提升概念-查询检索性能。

Comments 20 pages, 7 figures, and 20 tables

SuppreSensing: Expert-Guided Feature Recalibration and Discrepancy Augmentation for Multimodal Object Detection

SuppreSensing：面向多模态目标检测的专家引导特征重校准与差异增强

Xin Wu, Zhenyu Gao, Qiankun Zhang, Shaoyong Guo

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对遥感多模态目标检测的语义异质性与模态噪声问题，本文提出SuppreSensing，通过EMFR模块、差异增强策略和ECFP模块实现最优性能，在多个数据集上达到SOTA并具备良好泛化性。

Comments 10 pages