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| 基于多尺度特征提取与融合的视觉目标检测研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 李泽坤
 Adobe PDF(14911Kb) |  收藏 | 浏览/下载：248/18 | 提交时间：2022/06/19
目标检测，尺度变化，多尺度特征提取，多尺度融合，多尺度全局信息融合 |
| 从视频到语言：视频描述和标题生成方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者: 张子琦
Adobe PDF(19170Kb) | 收藏 | 浏览/下载：1132/15 | 提交时间：2022/06/16
视觉与语言 视频内容描述 视频标题生成 外部语言模型 开卷视频描述 中文短视频-文本基准 大规模多模态预训练 |
| 深度卷积神经网络压缩与加速方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
作者: 阮晓峰
Adobe PDF(23075Kb) | 收藏 | 浏览/下载：282/9 | 提交时间：2021/06/17
深度卷积神经网络 模型压缩与加速 结构化剪枝 结构化稀疏 知识迁移 |
| 基于深度卷积网络的多目标跟踪方法研究 学位论文
工学博士, 中科院自动化研究所智能化大厦: 中科院自动化研究所, 2021
作者: 周宗伟
Adobe PDF(7507Kb) | 收藏 | 浏览/下载：269/12 | 提交时间：2021/05/28
深度学习 卷积神经网络 在线跟踪 多目标跟踪 实时跟踪 |
| 基于深度神经网络的运动检测与识别研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者: 杜杨
Adobe PDF(9008Kb) | 收藏 | 浏览/下载：422/22 | 提交时间：2019/06/10
深度神经网络，视频运动分析，运动检测与识别，动态目标检测，人体行为识别 |
| 图像显著物体检测算法与应用 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者: 彭厚文
Adobe PDF(59649Kb) | 收藏 | 浏览/下载：314/5 | 提交时间：2016/06/28
显著物体检测 矩阵分解 结构化稀疏 Rgbd图像 图像记忆性预测 |
| 基于子空间和迁移学习的目标跟踪 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者: 罗文寒
Adobe PDF(2845Kb) | 收藏 | 浏览/下载：246/0 | 提交时间：2015/09/02
视觉监控 多目标跟踪 子空间 遮挡处理 表观分块 迁移学习 Boosting Visual Surveillance Multiple Object Tracking Subspace Occlusion Handling Appearance Division Transfer Learning Boosting |
| 金字塔表观跟踪与半监督轨迹学习 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 刘洋
Adobe PDF(9907Kb) | 收藏 | 浏览/下载：171/0 | 提交时间：2015/09/02
运动目标跟踪 金字塔表观建模 轨迹模式学习 半监督学习 轨迹描述子 Object Tracking Pyramidal Appearance Modeling Trajectory Pattern Learning Semi-supervised Learning Trajectory Descriptor |
| 基于特征间关系的行为分析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者: 常广鸣
Adobe PDF(4267Kb) | 收藏 | 浏览/下载：161/0 | 提交时间：2015/09/02
特征间关系 视觉相似性 局部特征邻域 视觉词包模型 行为识别 Interclass Relation Visual Similarity Local Feature Neighborhood Bag Of Visual Words Action Recognition |
| 互联网毒品类信息过滤研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者: 贺主
Adobe PDF(921Kb) | 收藏 | 浏览/下载：98/0 | 提交时间：2015/09/02
互联网有害信息过滤 文本识别 机器学习 有监督学习 半监督学习 Adaboost 支持向量机 一类支持向量机 Webpage Filtering Text Classification Machine Learning Supervised Learning Semi-supervised Learning Adaboost Svm One-class Svm |
