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English(EN) SuppreSensing: Expert-Guided Feature Recalibration and Discrepancy Augmentation for Multimodal Object Detection

SuppreSensing 通过专家引导的特征重校准改进多模态目标检测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的多模态目标检测方法 SuppreSensing，旨在解决语义异质性和噪声干扰等挑战。该方法采用专家驱动的多模态特征重校准 (EMFR) 模块进行自适应专家选择，并采用特定模态的属性增强策略，通过建模差异模式来增强特征。此外，专家驱动的定制特征净化 (ECFP) 模块通过过滤冗余和强化任务相关语义来迭代地优化特征。在 DroneVehicle 和 VEDAI 数据集上的实验表明，SuppreSensing 取得了最先进的性能，在 FLIR 和 LLVIP 数据集上的进一步验证证明了其鲁棒性和泛化能力。 AI

影响 增强了多模态目标检测能力，有望改进遥感和自主系统中的应用。

排序理由 该集群包含一篇提交的学术论文，详细介绍了一种新的多模态目标检测方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Xin Wu, Zhenyu Gao, Qiankun Zhang, Shaoyong Guo ·

    SuppreSensing：专家指导的特征重校准和差异增强用于多模态目标检测

    arXiv:2608.20944v1 Announce Type: new Abstract: Multimodal object detection in remote sensing faces challenges due to semantic heterogeneity and modality-specific noise interference. To this end, we propose SuppreSensing, which reformulates multimodal fusion as a selective collab…

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