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Source-Guided Target Feature Reconstruction for Cross-Domain Classification and Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2024, 卷号: 33, 页码: 2808-2822
作者:  Jiao, Yifan;  Yao, Hantao;  Bao, Bing-Kun;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：11/0  |  提交时间：2024/07/03
Source-guided target feature reconstruction  cross-domain image classification  cross-domain object detection  
SMART: Joint Sampling and Regression for Visual Tracking 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2019, 卷号: 28, 期号: 8, 页码: 3923-3935
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Xu, Changsheng
浏览  |  Adobe PDF(9244Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：377/50  |  提交时间：2019/09/30
Visual tracking  deep learning  sampling and regression  
P2T: Part-to-Target Tracking via Deep Regression Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2018, 卷号: 27, 期号: 6, 页码: 3074-3086
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Yang, Xiaoshan;  Xu, Changsheng
浏览  |  Adobe PDF(5803Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：417/113  |  提交时间：2018/10/10
Visual Tracking  Deep Learning  Part-based Tracker  
Deep Relative Tracking 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2017, 卷号: 26, 期号: 4, 页码: 1845-1858
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Yang, Xiaoshan;  Xu, Changsheng;  Changsheng Xu
浏览  |  Adobe PDF(5252Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：617/248  |  提交时间：2017/02/23
Visual Tracking  Deep Learning  Relative Model  
Max-Confidence Boosting With Uncertainty for Visual Tracking 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2015, 卷号: 24, 期号: 5, 页码: 1650-1659
作者:  Guo, Wen;  Cao, Liangliang;  Han, Tony X.;  Yan, Shuicheng;  Xu, Changsheng
浏览  |  Adobe PDF(2847Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：292/67  |  提交时间：2015/09/21
Max-confidence Boosting  Semi-supervised Learning  Visual Tracking  
General Subspace Learning With Corrupted Training Data Via Graph Embedding 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2013, 卷号: 22, 期号: 11, 页码: 4380-4393
作者:  Bao, Bing-Kun;  Liu, Guangcan;  Hong, Richang;  Yan, Shuicheng;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(3715Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：364/73  |  提交时间：2015/08/12
Subspace Learning  Corrupted Training Data  Discriminant Analysis  Graph Embedding