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GCAN: Graph Convolutional Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation 会议论文
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Long Beach, CA, USA, JUN 16-20, 2019
作者:  Ma, Xinhong;  Zhang, Tianzhu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(7239Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：218/45  |  提交时间：2022/06/14
ADHD Classification Within and Cross Cohort Using an Ensembled Feature Selection Framework 会议论文
, 意大利, 2019/04/01
作者:  Yao DR(姚东任);  Sun HL(孙海伦);  Guo XJ(郭晓杰);  Vince D. Calhoun;  Sun L(孙黎);  Sui J(隋婧)
Adobe PDF(243Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：222/90  |  提交时间：2021/06/17
K-nearest neighbors hashing 会议论文
, Long Beach, CA, 2019-4-12
作者:  He, Xiangyu;  Wang, Peisong;  Cheng, Jian
Adobe PDF(344Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：52/20  |  提交时间：2020/10/20
Efficient and Accurate Face Shape Reconstruction by Fusion of Multiple Landmark Databases 会议论文
, Taipei, Taiwan, 2019-9-22~2019-9-25
作者:  Wang, Pengrui;  Tian, Yi;  Che, Wujun;  Xu, Bo
Adobe PDF(537Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：269/105  |  提交时间：2020/09/11
3D Face Reconstruction  Multi Database Fusion  Face Alignment  Deep Learning  
A Unified Multi-output Semi-supervised Network for 3D Face Reconstruction 会议论文
, Budapest, 2019-07
作者:  Wang, Pengrui;  Tian, Yi;  Che, Wujun;  Xu, Bo
Adobe PDF(1744Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：290/79  |  提交时间：2020/09/11
Learning Discriminative and Complementary Patches for Face Recognition 会议论文
, Lille, France, 2019/5/14-2019/5/18
作者:  Zhiwei Liu;  Ming Tang;  Guosheng Hu;  Jinqiao Wang
Adobe PDF(1158Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：99/42  |  提交时间：2020/09/10
face recognition, convolutional neural network, embedding learning  
Distant Supervised Centroid Shift: A Simple and Efficient Approach to Visual Domain Adaptation 会议论文
, USA, 2019
作者:  Jian Liang;  Ran He;  Zhenan Sun;  Tieniu Tan
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Domain Adaptation  
Aggregating Randomized Clustering-Promoting Invariant Projections for Domain Adaptation 期刊论文
IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., 2019, 卷号: 41, 期号: 5, 页码: 1027-1042
作者:  Jian Liang;  Ran He;  Zhenan Sun;  Tieniu Tan
浏览  |  Adobe PDF(865Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：443/146  |  提交时间：2019/06/10
Unsupervised Domain Adaptation  Domain-invariant Projection  Class-clustering  Sampling-and-fusion