为什么都说多模态特征融合容易出创新？因为这方向拥有很多顶会审稿人眼中的“富矿”，比如跨模态对齐机制，这可是现在工业界的卡点，需求爆炸！
要知道今年想冲顶会关键就是“解决工业界痛点”，加上如今各种新架构又催生了新一代融合方法，这多模态特征融合可谓是自带问题复杂性+算法创新性双buff了。
今天就给大家推荐这方向能出novelty的几个创新思路：认知启发式融合（当前热点）、面向稀缺模态的轻量化融合（省钱首选）、世界模型驱动的具身融合（EAI是大趋势之首）。
大家可按需尝试，另外我还整理了10篇多模态特征融合新论文，帮助大家了解最新技术进展，开源代码也有，方便复现。
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Attention-enhanced multimodal feature fusion network for clothes-changing person re-identification
方法：论文提出了一种基于多模态特征融合的方法（AE-Net），通过融合RGB特征、灰度特征和衣物无关特征，并结合多尺度注意力机制，有效解决了衣物变化场景下的人再识别问题，提升了识别准确性和鲁棒性。
创新点：
提出了一种多模态特征融合网络，整合RGB全局特征、灰度图像特征和衣物无关特征，有效降低衣物变化对识别的影响。 引入多尺度融合注意力机制，增强模型对细节和全局结构的理解，提升识别精度。 在两个标准衣物变化人再识别数据集上，该方法优于当前最先进的方法。
Contrastive Learning for Cold Start Recommendation with Adaptive Feature Fusion
方法：论文提出了一种结合对比学习的冷启动推荐模型，设计自适应特征选择与多模态融合模块，动态加权用户属性、项目元信息和上下文特征；并利用正负样本对训练，强化特征鲁棒性及泛化能力，显著提升推荐效果。
创新点：
引入对比学习机制，通过正负样本对的构建增强特征表示的鲁棒性和泛化能力。 设计多模态特征融合模块，整合用户属性、项目元信息和上下文特征，提升模型对冷启动场景的适应性。 提出动态样本生成策略和基于图结构的关系挖掘模块，进一步缓解数据稀疏性问题，提高推荐准确性。
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MemoCMT: multimodal emotion recognition using cross-modal transformer-based feature fusion
方法：论文提出了一种名为MemoCMT的系统，通过跨模态变换器（CMT）融合语音和文本特征。系统利用HuBERT提取音频特征，BERT提取文本特征，然后通过CMT模块融合，采用不同聚合技术优化特征，用于情感分类。
创新点：
提出跨模态变换器（CMT）模块，通过交叉注意力机制融合语音和文本特征，有效捕捉情感信息。 利用预训练的HuBERT和BERT模型分别提取音频和文本特征，增强特征表示的丰富性和准确性。 采用多种聚合技术（如最小聚合、均值聚合等）优化融合后的特征，提升情感分类的性能。
Multimodal Feature-Guided Pretraining for RGB-T Perception
方法：论文提出了一种名为M2FP的方法，通过跨模态特征交互模块（CFIM）和全局感知特征交互与融合模块（GIFM）实现RGB和TIR模态的特征融合，提升无人机视角下的目标检测和语义分割性能。
创新点：
创新跨模态特征交互模块（CFIM），精选各模态显著特征交互，深化跨模态信息理解。 构建全局感知融合模块（GIFM），统筹RGB与TIR特征交互，增强复杂场景适应性。 采用多模态掩码重建预训练，习得无偏迁移特征，优化无人机视角检测与分割效能。
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