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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:290/9  |  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  
基于孪生网络的实时视觉目标跟踪研究 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, 2020
作者:  王强
Adobe PDF(8516Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:480/14  |  提交时间:2020/06/09
视觉目标跟踪  孪生网络  端到端学习  注意力机制  实例分割  
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:428/22  |  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  
基于相关滤波的在线视觉跟踪研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  张梦丹
Adobe PDF(47557Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:295/6  |  提交时间:2018/05/30
相关滤波  视觉跟踪  弱监督学习  深度学习  卷积神经网络  
基于深度学习的自动人脸年龄估计研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  李凯
Adobe PDF(9812Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:387/8  |  提交时间:2018/05/30
人脸年龄估计  深度学习  多任务学习  样本不均衡学习  代价敏感学习  
基于多特征概率图模型的视觉人体行为分析 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2016
作者:  杨双
Adobe PDF(4149Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:374/13  |  提交时间:2016/07/01
多特征  概率图模型  最大间隔  主题模型  最大熵判别分析  高斯 过程  多任务学习  多核学习  正则贝叶斯  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:315/5  |  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  
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:101/0  |  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  
基于图学习的半监督在线视觉跟踪研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  高晋
Adobe PDF(9787Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:348/0  |  提交时间:2015/09/02
在线视觉跟踪  图嵌入学习  半监督学习  迁移学习  张量化图嵌入  高斯过程回归  半监督提升  Online Visual Tracking  Graph Embedding Learning  Semi-supervised Learning  Transfer Learning  Tensorised Graph Embedding  Gaussian Processes Regression  Semiboost  
基于物体识别与信息融合的毒品网页分类研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  胡瑞光
Adobe PDF(4313Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:228/0  |  提交时间:2015/09/02
吸毒工具  大麻  显著性驱动非线性扩散滤波  毒品网页  多示例学习  多模态信息融合  Drug-taking Instruments  Cannabis  Saliency Driven Nonlinear Diffusion Filtering  Drug Web Pages  Multi-instance Learning  Multi-modal Information Fusion