跨模态

CVPR'25跨模态因果对齐,让机器更懂视觉证据

跨模态因果对齐,让机器更懂视觉证据! 来自中山大学、新加坡南洋理工大学等团队提出跨模态因果对齐框架(CRA),通过因果干预和跨模态对齐,显著提升时空定位的准确性与可解释性。 相关论文已被CVPR 2025接收,代码已开源。
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