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Densely Connected Attention Flow for Visual Question Answering 会议论文
, 中国澳门, 2019-8
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Fang, Zhiwei;  Hong, Richang
Adobe PDF(681Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：158/64  |  提交时间：2022/06/14
Bi- Directional Message Passing Based SCANet for Human Pose Estimation 会议论文
, 上海, 7.08-7.12
作者:  Zhou Lu;  Chen Yingying;  Wang Jinqiao;  Tang Ming;  Lu Hanqing
Adobe PDF(882Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：223/44  |  提交时间：2021/06/15
Gesture Recognition using Spatiotemporal Deformable Convolutional Representation 会议论文
, 中国台湾, 22-25 Sept. 2019
作者:  Shi L(史磊);  Zhang YF(张一帆);  Hu J(胡静);  Cheng J(程健);  Lu HQ(卢汉清)
Adobe PDF(399Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：164/56  |  提交时间：2021/05/31
Adaptive Context Network for Scene Parsing 会议论文
IEEE International Conference on Computer Vision（ICCV2019）, Seoul, Korea, October 27 - November 2, 2019
作者:  Fu, Jun;  Liu, Jing;  Wang, Yuhang;  Li, Yong;  Bao, Yongjun;  Tang, Jinhui;  Lu, Hanqing
浏览  |  Adobe PDF(1183Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：345/113  |  提交时间：2020/06/11
基于特征学习的目标检测技术研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者:  朱优松
Adobe PDF(8332Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：549/29  |  提交时间：2019/06/05
目标检测  特征学习  卷积神经网络  深度学习  
Answer Distillation for Visual Question Answering 会议论文
, Perth, Australia, 2018.12
作者:  Fang, Zhiwei;  Liu, Jing;  Tang, Qu;  Li, Yong;  Lu, Hanqing
浏览  |  Adobe PDF(2077Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：392/180  |  提交时间：2019/05/05
Improving visual question answering using dropout and enhanced question encoder 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 90, 期号: 1, 页码: 404-414
作者:  Fang, Zhiwei;  Liu, Jing;  Li, Yong;  Qiao, Yanyuan;  Lu, Hanqing
浏览  |  Adobe PDF(1624Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：490/129  |  提交时间：2019/04/23
Visual question answering  Coherent dropout  Siamese dropout  Enhanced question encoder  
Dynamic Collaborative Tracking 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019, 卷号: 30, 期号: 10, 页码: 3035-3046
作者:  Zhu, Guibo;  Zhang, Zhaoxiang;  Wang, Jinqiao;  Wu, Yi;  Lu, Hanqing
浏览  |  Adobe PDF(2492Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：514/155  |  提交时间：2018/10/11
Correlation filter (CF)  distracter suppression  online learning  visual tracking