多模态大模型

Fusion is not one-size-fits-all: Cross-Modal Representation Alignment for Time-to-Event Modeling

融合并非一刀切：用于时间-事件建模的跨模态表示对齐

Zhemin Zhang, Weijie Chen, David Le, Amara Tariq, Alex Wallace, Matthew Stib, Juan Maria Farina, Chadi Ayoub, Reza Arsanjani, Imon Banerjee

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态临床数据中的模态不平衡和分布偏移问题，提出一种基于基础模型的跨模态对齐框架，通过四种融合策略在CT影像和纵向EHR数据间进行表示对齐，在肺栓塞死亡率和心血管疾病结局预测任务上验证了融合的有效性，并首次系统分析了时间-事件预测中的模态不平衡对融合行为的影响。

Cross-Modal Registration Between 3D and 2D Fingerprints via Pose-Aware Unwrapping and Point-Cloud Fusion

通过姿态感知解缠和点云融合实现3D与2D指纹的跨模态注册

Xiongjun Guan, Jianjiang Feng, Jie Zhou

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出统一框架，实现3D指纹预处理与跨接触式和非接触式2D指纹的注册，结合非参数可视化解缠、点云融合、姿态归一化和姿态感知注册策略，提升3D与2D指纹兼容性。

Context-aware Modality-Topology Co-Alignment for Multimodal Attributed Graphs

上下文感知的模态-拓扑协同对齐用于多模态属性图

Sirui Zhang, Xu Wang, Zhengyu Wu, Xunkai Li, Hongchao Qin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CoMAG框架，通过任务自适应可靠上下文学习和模态保持的跳令牌对齐，统一处理图任务和模态任务，在保持稀疏边线性复杂度的同时提升结构预测、跨模态匹配和图条件生成性能。

A Multi-Modal Framework with Cross-Subject Pseudo-Labeling and Semantic Alignment for Micro-Gesture Recognition

一种结合跨主体伪标签与语义对齐的多模态微手势识别框架

Haoran Zhang, Haokun Zhang, Pengyu Liu, Yujia Zhang, Weibao Xue, Yanbin Hao

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology (HFUT)（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； School of Computer Science, University of Auckland (UOA)（奥克兰大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对微手势识别中低信噪比、长尾分布和跨主体域偏移问题，提出多模态框架，通过显著性引导提取、平方根平滑加权、正交语义嵌入损失和跨模态伪标签策略，实现有效识别，F1分数达68.13%。

Comments 14 pages, 2 figures

Multimodal Brain Tumour Classification Using Feature Fusion

使用特征融合的多模态脑肿瘤分类

Wajih ul Islam, Muhammad Yaqoob, Javed Ali Khan, Volker Steuber

机构 * School of Physics, Engineering and Computer Science（物理、工程与计算机科学学院） ； University of Hertfordshire（赫特福德郡大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出双分支多模态网络，融合MRI图像与91个放射组学特征，通过门控融合实现脑肿瘤分类，准确率达96.13%。

DifferSeg: Towards Diverse Multimodal Binary Segmentation via Differential Perception and Frequency Guidance

DifferSeg: 通过差分感知与频率引导实现多样化的多模态二值分割

Qiangqiang Zhou, Jiawei Xu, Yong Chen, Dandan Zhu, Yugen Yi, Xiaoqi Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, Jiangxi Normal University（江西师范大学人工智能学院） ； Institute of AI Education, East China Normal University（华东师范大学人工智能教育研究所） ； Yale School of Medicine, Yale University（耶鲁大学医学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DifferSeg框架，通过差分感知融合模块自适应对齐多模态特征，并设计频率引导解码器平衡高低频表示，在29个公开数据集上超越67种方法。

DyCo-RL: Dynamic Cross-Modal Coordination for Visual Reasoning

DyCo-RL: 用于视觉推理的动态跨模态协调

Hangui Lin, Yan Shu, Zhengyang Liang, Chi Liu, Xiangrui Liu, Minghao Qin, Teng Long, Zheng Liu, Nicu Sebe

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； IQuest Research 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DyCo-RL，通过Fisher-Rao测地距离量化模态内注意力转移，实现动态跨模态协调，并利用对齐引导的优势重加权优化策略，提升多模态大模型在视觉推理中的表现。

MVCL-DAF++: Enhancing Multimodal Intent Recognition via Prototype-Aware Contrastive Alignment and Coarse-to-Fine Dynamic Attention Fusion

MVCL-DAF++: 通过原型感知对比对齐和由粗到细动态注意力融合增强多模态意图识别

Haofeng Huang, Yifei Han, Long Zhang, Bin Li, Yangfan He, Yaxin Xue

机构 * University of Shanghai for Science and TechnologyChina（上海科学技术大学中国） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of SciencesChina（深圳先进技术研究院，中国科学院中国） ； University of Minnesota-Twin Cities, USA（明尼苏达大学双城分校，美国） ； University of LeedsUK（利兹大学，英国） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MVCL-DAF++，通过原型感知对比对齐和由粗到细注意力融合，在MIntRec和MIntRec2.0上提升多模态意图识别，尤其改善稀有类识别。

Comments Accepted by Interspeech 2026

JI-ADF: Joint-Individual Learning with Adaptive Decision Fusion for Multimodal Skin Lesion Classification

JI-ADF：联合-个体学习与自适应决策融合用于多模态皮肤病变分类

Phan Nguyen, Dat Cao, Hien Kha, Hien Chu, Minh Le, Trang Pham, Nguyen Quoc Khanh Le

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出JI-ADF框架，通过整合皮肤镜图像、临床照片和结构化患者数据，实现基于临床的皮肤病变分类，采用多模态表示学习和自适应决策融合机制，提升跨模态推理能力，并在MILK10k数据集上验证了其在实际临床场景中的可靠性。

Hyper-ICL: Attention Calibration with Hyperbolic Anchor Distillation for Multimodal In-Context Learning

Hyper-ICL：基于双曲锚点蒸馏的注意力校准用于多模态上下文学习

Niloufar Alipour Talemi, Hossein Kashiani, Fatemeh Afghah

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Hyper-ICL，一种轻量级训练框架，通过低秩logit适配器和双曲锚点蒸馏损失校准注意力分布，无需推理时提供上下文示例即可重建演示效果，提升多模态上下文学习的准确性和稳定性。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

ProtoAda: Prototype-Guided Adaptive Adapter Expansion and Geometric Consolidation for Multimodal Continual Instruction Tuning

ProtoAda: 原型引导的自适应适配器扩展与几何整合用于多模态持续指令微调

Yu-Cheng Shi, Zhen-Hao Xie, Jun-Tao Tang, Da-Wei Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ProtoAda框架，通过格式感知任务原型和几何感知参数整合，解决多模态持续指令微调中任务路由错误和梯度干扰问题。

Beyond the Literal: Decomposing Pragmatic Intent in Multimodal Meme Understanding

超越字面：多模态模因理解中的语用意图分解

Zhengyi Zhao, Shubo Zhang, Zezhong Wang, Luyao Ye, Huimin Wang, Hanqi Yan, Binyang Li, Kam-Fai Wong, Yulan He

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei（华为） ； Central China Normal University（中央师范大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University of International Relations（国际关系大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大型视觉语言模型（LVLMs）在理解模因时倾向于描述字面内容而非语用意图的问题，提出Intent Projection框架，通过表示、输出和目标三层面的字面-语用分解，在六个基准上超越开源模型并缩小与专有模型的差距。

Attention-guided Fine-tuning of Multimodal Large Language Models Improves Chain-of-Thought Reasoning

注意力引导的多模态大语言模型微调提升思维链推理能力

Sanchit Sinha, Guangzhi Xiong, Bohan Liu, Zhenghao He, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型中思维链推理效果不佳的问题，提出注意力引导的微调目标Attentive-CoT，通过延迟答案承诺和维持视觉令牌访问来提升推理性能。

Multimodal Fusion via Self-Consistent Task-Gradient Fields

通过自洽任务梯度场的多模态融合

Jiayu Xiong, Jing Wang, Jun Xue, Wanlong Wang, Jianlong Kwan, Xiaosen Lyu, Zhouqiang Jiang

机构 * Xiamen Key Laboratory of Computer Vision and Pattern Recognition, Huaqiao University, Xiamen, Fujian, China（厦门计算机视觉与模式识别重点实验室，华侨大学，厦门，福建，中国） ； Huaqiao University, Xiamen, Fujian, China（华侨大学，厦门，福建，中国） ； Wuhan University, Wuhan, Hubei, China（武汉大学，武汉，湖北，中国） ； Nakashima Lab, SANKEN, The University of Osaka, Osaka, Japan（Nakashima实验室，SANKEN，大阪大学，大阪，日本） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；audio-visual(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出自洽场自编码器（SCFAE），利用自洽场原理平衡任务学习与特征组织，通过任务损失和重构损失在互补子空间中分离特征，从而鲁棒处理缺失数据和不均匀输入。

Comments ICML 2026 accepted paper

A Conflict-Aware Penalty and Statistical Loss Framework for Balancing Modalities and Enhancing Stability in Multimodal Sentiment Analysis

一种冲突感知惩罚与统计损失框架，用于平衡模态并增强多模态情感分析的稳定性

Jianheng Dai, Jiazhang Liang, Sijie Mai

机构 * School of Computer Science, South China Normal University（华南师范大学计算机学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态情感分析中文本模态主导导致梯度冲突的问题，提出冲突感知惩罚和统计损失框架，实现模态平衡与训练稳定，在CMU-MOSI上取得最优性能。

RecGOAT: Graph Optimal Adaptive Transport for LLM-Enhanced Multimodal Recommendation with Dual Semantic Alignment

RecGOAT: 用于LLM增强多模态推荐的图最优自适应传输与双语义对齐

Yuecheng Li, Hengwei Ju, Zeyu Song, Wei Yang, Chi Lu, Peng Jiang, Kun Gai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对生成式语言模型表示与ID协同信号之间的语义异质性，提出基于图神经网络和最优传输理论的双粒度语义对齐框架RecGOAT，通过实例级和分布级对齐实现统一特征空间，理论证明其表示误差更低，实验达到最优性能。

Comments Under Review

ProtoPathway: Biologically Structured Prototype-Pathway Fusion for Multimodal Cancer Survival Prediction

ProtoPathway: 为多模态癌症生存预测设计的生物结构化原型-路径融合

Amaya Gallagher-Syed, Costantino Pitzalis, Myles J. Lewis, Michael R. Barnes, Gregory Slabaugh

机构 * Queen Mary University of London（伦敦女王学院） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ProtoPathway框架，通过统一全切片成像和转录组学，利用编码器生成生物基础的表示，以提升癌症生存预测的生物可解释性和计算效率。

Comments Currently under peer review

Multimodal LLMs under Pairwise Modalities

基于成对模态的多模态大语言模型

Yan Li, Yunlong Deng, Yuewen Sun, Gongxu Luo, Kun Zhang, Guangyi Chen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于成对模态训练多模态大语言模型的方法，通过理论分析和表示学习框架，实现了跨模态对齐和重构，提升了模型的跨模态性能。

Surviving the Unseen: Predictive Defense for Novel Multi-Turn Multimodal Attacks

在不可见中存活：面向新颖多轮多模态攻击的预测防御

Doohee You

机构 * Trust and Safety, Google（谷歌信任与安全部） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种预测性防御方法，用于应对新颖多轮多模态攻击，通过动态生存预测和轨迹动态问题来解决静态防御机制的不足，建立了一个计算高效且可解释的安全保障框架。

LatentUMM: Dual Latent Alignment for Unified Multimodal Models

LatentUMM: 双重潜在对齐用于统一多模态模型

Yinyi Luo, Wenwen Wang, Hayes Bai, Marios Savvides, Jindong Wang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LatentUMM，通过构建增强的共享潜在空间，显式对齐映射到和从潜在空间的转换，提高跨模态一致性。实验表明，该方法在多种架构上一致提升了多模态一致性。

Controlling Decision Drift in Multimodal Sentiment Analysis with Missing Modalities

通过缺失模态控制决策漂移的多模态情感分析

Chenglizhao Chen, Yuchen Cao, Xinyu Liu, Mengke Song, Guisheng Zhang, Xiaomin Yu

机构 * Qingdao Institute of Software, College of Computer Science and Technology, China University of Petroleum (East China)（青岛软件研究所，计算机科学与技术学院，中国石油大学（华东）） ； Shandong Key Laboratory of Intelligent Oil & Gas Industrial Software（山东省智能油气工业软件重点实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种两级参考对齐框架，旨在解决多模态情感分析中因缺失模态和质量不平衡导致的决策漂移问题，通过稳定参考提升鲁棒性，实验表明在不同缺失模态设置下方法有效，且在全模态输入下达到最先进的性能。

Comments Accepted by IJCAI 2026

Beyond Instance-Level Self-Supervision in 3D Multi-Modal Medical Imaging

超越实例级自监督在3D多模态医学影像中的应用

Tan Pan, Shuhao Mei, Yixuan Sun, Kaiyu Guo, Chen Jiang, Zhaorui Tan, Mengzhu Li, Limei Han, Xiang Zou, Yuan Cheng, Mahsa Baktashmotlagh

机构 * Fudan University, China（复旦大学） ； University of Queensland, Australia（昆士兰大学） ； Shanghai Academy of AI for Science, China（上海人工智能科学研究院） ； Huashan Hospital, National Center for Neurological Disorders, Fudan University, China（华山医院，国家神经系统疾病中心，复旦大学） ； Bioinformatics Institute (BII), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（生物信息研究所（BII），科技研究局（A*STAR），新加坡） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用跨实例拓扑一致性作为监督信号，通过实例内和实例间对齐机制提升多模态医学影像的表征学习，实验显示在7个下游任务中实现了分割和分类任务的平均提升，并在模态缺失时表现出更强的鲁棒性。

Comments ICML2026

OmniDrop: Layer-wise Token Pruning for Omni-modal LLMs via Query-Guidance

OmniDrop：通过查询引导的分层令牌剪枝实现多模态大语言模型

Yeo Jeong Park, Hyemi Jang, Minseo Choi, Jongsun Lee, Jooyoung Choi, Yongkweon Jeon

机构 * Samsung Research（三星研究院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：omni-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出OmniDrop，通过查询引导的分层令牌剪枝方法，提升多模态大语言模型的效率与性能，实验表明其在多个音频视频基准测试中表现优异，减少预填充延迟和内存使用。

Multimodal Causal-Driven Representation Learning for Generalizable Medical Image Segmentation

多模态因果驱动表示学习用于通用化医学图像分割

Xusheng Liang, Lihua Zhou, Nianxin Li, Miao Xu, Ziyang Song, Dong Yi, Jinlin Wu, Jiawei Ma, Hongbin Liu, Zhen Lei, Jiebo Luo

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CAIR, HKISI, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算智能研究所） ； UESTC（电子科技大学） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MCDRL框架，结合因果推理与VLM解决医学图像分割的领域泛化问题，通过文本提示识别病变区域并消除领域特定影响，提升分割准确性与泛化能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

VoxCor: Training-Free Volumetric Features for Multimodal Voxel Correspondence

VoxCor：无需训练的体积分量用于多模态体素对应

Guney Tombak, Ertunc Erdil, Ender Konukoglu

机构 * Biomedical Image Computing Group, ETH Zurich（生物医学图像计算组，苏黎世联邦理工学院） ； The LOOP Zurich – Medical Research Center（苏黎世医疗研究中心） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VoxCor通过冻结的2D Vision Transformer基础模型生成可重用的体积分量表示，无需训练即可实现跨模态和跨主体的体素对应，提升跨模态和跨主体的转换性能。

OmniSIFT: Modality-Asymmetric Token Compression for Efficient Omni-modal Large Language Models

OmniSIFT: 多模态非对称令牌压缩用于高效的多模态大语言模型

Yue Ding, Yiyan Ji, Jungang Li, Xuyang Liu, Xinlong Chen, Junfei Wu, Bozhou Li, Bohan Zeng, Yang Shi, Yushuo Guan, Yuanxing Zhang, Jiaheng Liu, Qiang Liu, Pengfei Wan, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（模式识别新实验室（NLPR）、自动化研究所、中国科学院（CASIA）） ； Nanjing University（南京大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：omni-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 OmniSIFT通过非对称令牌压缩框架提升多模态大语言模型效率，采用时空视频修剪和视觉引导音频选择模块，实现低参数高鲁棒性。

Comments [ICML 2026] Code Link: https://github.com/dingyue772/OmniSIFT

BrainAnytime: Anatomy-Aware Cross-Modal Pretraining for Brain Image Analysis with Arbitrary Modality Availability

BrainAnytime: 基于解剖结构的跨模态预训练用于脑图像分析，支持任意模态可用性

Guangqian Yang, Tong Ding, Wenlong Hou, Yue Xun, Ye Du, Qian Niu, Shujun Wang

机构 * Department of Biomedical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（生物医学工程系，香港理工大学，香港特别行政区，中国） ； Department of Technology Management for Innovation, The University of Tokyo, Japan（创新技术管理系，东京大学，日本） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（数据科学与人工智能系，香港理工大学，香港特别行政区，中国） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BrainAnytime通过跨模态蒸馏和解剖引导课程掩码，在共享的3D掩码自动编码器中学习MRI与PET的结构-分子对应关系，实现对任意模态可用性的统一预训练，提升多任务性能。

Comments Early accepted by MICCAI 2026

Leveraging Multimodal Large Language Models for All-in-One Image Restoration via a Mixture of Frequency Experts

通过混合频率专家利用多模态大语言模型实现一站式图像修复

Eunho Lee, Rei Kawakami, Youngbae Hwang

机构 * Chungbuk National University（Chungbuk国立大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种利用多模态大语言模型指导的图像修复框架，通过混合频率专家模块提升对复合退化特征的建模能力，在多个数据集上取得优异效果。

CAMPA: Efficient and Aligned Multimodal Graph Learning via Decoupled Propagation and Aggregation

CAMPA: 通过解耦传播和聚合实现高效且对齐的多模态图学习

Daohan Su, Hao Liu, Xunkai Li, Yinlin Zhu, Xiong Yongfu, Yi Liu, Hongchao Qin, Rong-Hua Li, Guoren Wang

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CAMPA通过解耦传播和聚合机制，解决多模态图学习中的模态冲突问题，提升效率和可扩展性，优于现有基线方法。

Cross-Modal RGB-D Fusion Transformer for 6D Pose Estimation of Non-Cooperative Spacecraft with Stereo-Derived Depth

用于非合作航天器6D位姿估计的跨模态RGB-D融合Transformer

Yongliang Zhen, Bo LÜ, Hang Yang, Xiaotian WU

机构 * School of Physics, Northeast Normal University（东北师范大学物理学院） ； Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Science（长春光学精密机械与物理研究所） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于被动立体视觉的6D位姿估计方法，通过TSCA-Stereo网络处理空间图像中的弱纹理和强光问题，并结合跨模态Transformer融合RGB和立体深度信息，实现高精度位姿估计。