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| 弱监督条件下的视觉场景解析方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2022 作者: 樊峻菘 Adobe PDF(21274Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:264/10  |  提交时间:2022/06/28 弱监督学习 视觉场景解析 语义分割 全景分割 |
| 目标检测中的人工神经网络结构设计及算法研究 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, 2020 作者: 彭君然 Adobe PDF(9308Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:541/9  |  提交时间:2021/01/05 目标检测,低功耗,神经网络搜索,长尾数据分布,多标签识别 |
| 基于视觉和语义特征增强的零样本学习研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020 作者: 贾真 Adobe PDF(13043Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:419/14  |  提交时间:2020/07/20 零样本学习 图像物体分类 深度学习 卷积神经网络 多模态知识迁移 跨模态映射 |
| 基于注意与记忆机制的视觉描述 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, 2019 作者: 王君波 Adobe PDF(6335Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:451/3  |  提交时间:2020/01/07 视觉描述 注意与记忆机制 长序列建模 模态相关性 关系学习 |
| 基于深度学习的敏感目标检索方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2018 作者: 郝杰东 Adobe PDF(8764Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:437/7  |  提交时间:2018/05/31 深度卷积神经网络 精细图像检索 多尺度特征表达 全卷积网络 双阈值对比损失函数 |
| 面向生物识别的特征选择与学习方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 王立彬 Adobe PDF(11629Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:345/0  |  提交时间:2015/09/02 生物识别 特征选择 稀疏学习 虹膜识别 定序测量 特征映射 Biometrics Feature Selection Sparse Learning Iris Recognition Ordinal Measures Feature Mapping |
| 基于局部上下文的图像内容理解研究 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: 吴子丰 Adobe PDF(3784Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:371/2  |  提交时间:2015/09/02 图像内容理解 上下文知识 图像分类 图像语义分割 步态识别 Image Understanding Context Image Classification Image Labeling Gait Recognition |
| 基于视觉结构表达与建模的物体检测研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者: 张俊格 Adobe PDF(10459Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:216/1  |  提交时间:2015/09/02 视觉结构 物体检测 视觉表达 机器学习 Visual Structure Object Detection Visual Representation Machine Learning |
| 非重叠场景下的跨摄像机目标跟踪研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者: 陈晓棠 Adobe PDF(8893Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:322/0  |  提交时间:2015/09/02 非重叠场景 跨摄像机目标跟踪 拓扑估计 颜色转换 目标匹配 数据关联 Non-overlapping Views Object Tracking Across Cameras Topology Estimation Color Transfer Object Matching Data Association |
| 人脸图像的鲁棒特征提取方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者: 柴振华 Adobe PDF(13526Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:266/0  |  提交时间:2015/09/02 生物特征识别 人脸识别 特征提取 Gabor定序测量 Gabor相位共生 局部显著模式 语义像素集 Biometrics Face Recognition Feature Extraction Gabor Ordinal Measures Co-occurrence Of Gabor Phase Local Salient Patterns Semantic Pixel Sets |