随着社交媒体平台越来越多地采用了简短的视频，通过视频帖子减少错误信息的传播已成为社交媒体提供商的关键挑战。在本文中，我们开发了在社交媒体帖子中检测错误信息的方法，从而利用了视频和文本等方式。由于缺乏在多模式数据集中检测错误信息检测的大规模公共数据，因此我们从Twitter收集160,000个视频帖子，并利用自学学习的学习来学习联合视觉和文本数据的表达性表示。在这项工作中，我们提出了两种新方法，用于基于对比度学习和掩盖语言建模的短形式社交媒体视频帖子中的语义不一致。我们证明，我们的新方法在通过随机交汇正面样本和在野外的新手动标记测试集中，在野外生成的人工数据上的最新方法都超过了当前的最新方法，以进行语义错误信息。
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使用空中无人机图像的物体检测近年来收到了很多关注。虽然可见光图像在大多数情况下足以检测对象时，热敏摄像机可以将物体检测的能力扩展到夜间或遮挡物体。因此，对象检测的RGB和红外（IR）融合方法是有用的，重要的方法。将深度学习方法应用于RGB / IR对象检测的最大挑战之一是缺乏无人机IR Imagery的可用培训数据，特别是在晚上。在本文中，我们开发了使用Airsim仿真发动机和Cyclegan创建合成红外图像的若干策略。此外，我们利用照明感知的融合框架来熔化RGB和IR图像以进行地面上的对象检测。我们对模拟和实际数据表示并测试我们的方法。我们的解决方案是在实际无人机上运行的NVIDIA Jetson Xavier上实施，需要每个RGB / IR图像对处理约28毫秒。
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