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CLIP-VG: Self-Paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2024, 卷号: 26, 页码: 4334-4347
作者:  Xiao, Linhui;  Yang, Xiaoshan;  Peng, Fang;  Yan, Ming;  Wang, Yaowei;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2024/05/30
Grounding  Reliability  Adaptation models  Task analysis  Visualization  Data models  Annotations  Visual grounding  curriculum learning  pseudo-language label  and vision-language models  
Robust Video-Text Retrieval Via Noisy Pair Calibration 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2023, 卷号: 25, 页码: 8632-8645
作者:  Zhang, Huaiwen;  Yang, Yang;  Qi, Fan;  Qian, Shengsheng;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：48/0  |  提交时间：2024/02/22
Noise calibration  uncertainty  video text retrieval  
Holographic Feature Learning of Egocentric-Exocentric Videos for Multi-Domain Action Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 2273-2286
作者:  Huang, Yi;  Yang, Xiaoshan;  Gao, Junyun;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(2409Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：364/73  |  提交时间：2022/07/25
Videos  Feature extraction  Visualization  Task analysis  Computational modeling  Target recognition  Prototypes  Egocentric videos  exocentric videos  holographic feature  multi-domain  action recognition  
The Model May Fit You: User-Generalized Cross-Modal Retrieval 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 24, 页码: 2998-3012
作者:  Ma, Xinhong;  Yang, Xiaoshan;  Gao, Junyu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(6549Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：278/53  |  提交时间：2022/06/17
cross-modal retrieval  domain generalization  meta-learning  
Weakly-Supervised Facial Expression Recognition in the Wild With Noisy Data 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 1800-1814
作者:  Zhang, Feifei;  Xu, Mingliang;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：257/0  |  提交时间：2022/06/10
Noise measurement  Face recognition  Data models  Task analysis  Training data  Training  Annotations  Facial expression recognition  noisy labeled data  clean labels  end-to-end  pose modeling  noise modeling  
Seek Common Ground While Reserving Differences: A Model-Agnostic Module for Noisy Domain Adaptation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 1020-1030
作者:  Zuo, Yukun;  Yao, Hantao;  Zhuang, Liansheng;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：234/0  |  提交时间：2022/06/06
Noise measurement  Adaptation models  Predictive models  Reliability  Task analysis  Standards  Data models  Noisy domain adaptation  Seek common ground component  Reserve differences component  
Multimodal Disentangled Domain Adaption for Social Media Event Rumor Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 4441-4454
作者:  Zhang, Huaiwen;  Qian, Shengsheng;  Fang, Quan;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：240/0  |  提交时间：2022/01/27
Social networking (online)  Feature extraction  Task analysis  Adaptation models  Writing  Visualization  Training  Disentanglement representation learning  domain adaptation  event rumor detection  social media  
Learning Dual-Pooling Graph Neural Networks for Few-Shot Video Classification 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 4285-4296
作者:  Hu, Yufan;  Gao, Junyu;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：166/0  |  提交时间：2021/12/28
Task analysis  Feature extraction  Training  Testing  Streaming media  Data models  Semantics  Few-shot learning  graph neural networks  video classification  
Emotion Knowledge Driven Video Highlight Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 3999-4013
作者:  Qi, Fan;  Yang, Xiaoshan;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：222/0  |  提交时间：2021/12/28
Visualization  Training data  Predictive models  Training  Semantics  Emotion recognition  Computational modeling  Deep ranking  knowledge graph  video highlight detection  
Unsupervised Video Summarization via Relation-Aware Assignment Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 3203-3214
作者:  Gao, Junyu;  Yang, Xiaoshan;  Zhang, Yingying;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(3649Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：336/65  |  提交时间：2021/11/03
Feature extraction  Training  Optimization  Semantics  Recurrent neural networks  Task analysis  Graph neural network  unsupervised learning  video summarization