荣登CVPR顶会！多模态融合“效率三剑客”，让你的学术成果爆棚！

最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布

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在当今科技浪潮中，多模态特征融合正成为备受瞩目的研究方向。从近期顶级会议的论文趋势来看，这一领域热度持续攀升。特别是在自动驾驶、智能教育等关键领域，多模态融合技术通过整合视觉、语言、音频等多源信息，显著提升了系统的感知能力和适应性。它不仅增强了系统性能和鲁棒性，更因其广泛的适用性，在医疗诊断、安防监控等场景中展现出巨大潜力。无论是从创新性还是发展前景来看，多模态特征融合都极具研究价值！

METEOR:Multi-EncoderCollaborative Token Pruning for Efficient Vision Language Models

方法：

METEOR通过在多编码器架构中引入一种协作式令牌修剪策略，首先在每个编码器内部通过秩引导的协作令牌分配策略丢弃冗余令牌，然后在多编码器融合阶段通过合作修剪减少跨编码器的冗余，最后在解码阶段根据文本提示动态调整修剪比例，以适应不同任务需求。这种方法不仅提高了模型的计算效率，还保持了模型在多种视觉语言任务上的高性能。

创新点：

提出了一种多阶段修剪框架，能够在编码、融合和解码阶段逐步消除冗余视觉令牌，这是首次在多编码器视觉语言模型中实现此类策略。
利用特征矩阵的秩作为信息丰富度的数学依据，为每个编码器分配稀疏比率，有效解决了不同编码器语义丰富度差异导致的令牌分配问题。
开发了一种基于文本提示的自适应令牌修剪方法，能够根据具体任务需求动态调整修剪比例，特别适用于需要保留更多令牌的OCR任务。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2507.20842

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Attention-Driven Multimodal Alignment for Long-term Action Quality Assessment

方法：

LMAC-Net通过多模态局部查询编码器模块独立提取每个模态的特征，并利用注意力机制对齐不同模态的注意力中心，确保在关键时刻各模态关注相同或相似的动作段。随后，通过两阶段评分评估模块对融合后的多模态特征进行细粒度评分，最终生成整体动作质量评分。这种方法不仅提高了模型对长期动作中复杂交互的理解能力，还增强了评分结果的可解释性。

创新点：

提出了一种多模态局部查询编码器模块，能够自动捕捉每个模态内的时序语义，并动态建模跨模态的互补关系，有效处理长期动作中的复杂时序依赖。
设计了一种两阶段评分评估模块，通过先对局部时间窗口进行评分，再通过自适应加权融合生成最终评分，增强了模型的可解释性。
提出了一种结合时序解析与注意力基础局部对齐的方法，明确捕捉跨模态的时序一致性，提高了在关键动作阶段的多模态协作和特征对齐能力。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2507.21945

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LIDAR: Lightweight Adaptive Cue-Aware Fusion Vision Mamba for Multimodal Segmentation of Structural Cracks

方法：

LIDAR通过轻量级自适应线索感知视觉状态空间模块（LacaVSS）分层提取不同模态输入的形态和纹理线索，并利用轻量级双域动态协作融合模块（LD3CF）捕获频率和空间域信息，通过多级跨模态交互生成高质量的分割图。LacaVSS中的EDG-SS策略通过预扫描掩码快速生成自适应扫描序列，指导模型关注裂缝区域的形态和纹理线索。LD3CF模块中的AFDP通过频率域感知增强裂缝特征并抑制背景噪声，最终通过双池化策略和动态门控机制实现多模态特征的有效融合。

创新点：

提出了一种轻量级自适应线索感知视觉状态空间模块（LacaVSS），通过基于预扫描掩码的高效动态引导扫描策略（EDG-SS）自适应地建模裂缝线索，显著提高了纹理建模的效率和裂缝背景分离的准确性。
设计了一种轻量级动态调制多核卷积（LDMK），通过动态中间通道选择机制和自适应选择性核策略，显著降低了卷积操作的计算成本，同时增强了形态信息的感知能力。
提出了一种轻量级双域动态协作融合模块（LD3CF），通过自适应频率域感知器（AFDP）和双池化融合策略，有效捕获跨模态的空间和频率域线索，实现了低计算成本下的多级跨模态交互。