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Finding Patterns in Adversarial Training 期刊论文
Chinese Automation Congress, 2020, 期号: 无, 页码: gress. 2020: 4130 4134.
作者:  Yutong Wang;  Fei-Yue Wang
Adobe PDF(1221Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：121/43  |  提交时间：2021/06/15
Adversarial training  Feature map denoising  Channel pruning  
绘画艺术图像的计算美学:研究前沿与展望 期刊论文
自动化学报, 2020, 卷号: 46, 期号: 11, 页码: 2239-2259
作者:  鲁越;  郭超;  林懿伦;  卓凡;  王飞跃
Adobe PDF(1431Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：313/54  |  提交时间：2021/02/18
Fine art paintings  computational aesthetics  aesthetic model  attribute recognition  content understanding  aesthetic judgments  绘画艺术  计算美学  审美模型  属性识别  内容理解  美学评价  
Acting As A Decision Maker: Traffic-Condition-Aware Ensemble Learning for Traffic Flow Prediction 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, 2020, 期号: Accepted, 页码: Accepted
作者:  Yuanyuan Chen;  Hongyu Chen;  Peijun Ye;  Yisheng Lv;  Fei-Yue Wang
浏览  |  Adobe PDF(2382Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：301/62  |  提交时间：2020/10/16
Traffic Flow Prediction  Ensemble Learning  Deep Learning  
Mask SSD: An Effective Single-Stage Approach to Object Instance Segmentation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2020, 卷号: 29, 期号: 1, 页码: 2078-2093
作者:  Zhang, Hui;  Tian, Yonglin;  Wang, Kunfeng;  Zhang, Wensheng;  Wang, Fei-Yue
浏览  |  Adobe PDF(4983Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：378/165  |  提交时间：2020/03/30
Object detection  instance segmentation  feedback features  single-shot detector  
APLNet: Attention-enhanced progressive learning network 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2020, 卷号: 371, 期号: 2020, 页码: 166-176
作者:  Zhang, Hui;  Kang, Danqing;  He, Haibo;  Wang, Fei-Yue
浏览  |  Adobe PDF(3114Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：375/113  |  提交时间：2020/03/30
Object detection  Progressive learning  Attention enhancement  
Simultaneous Segmentation and Classification of Mass Region From Mammograms Using a Mixed-Supervision Guided Deep Model 期刊论文
IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2020, 卷号: 27, 期号: 0, 页码: 196-200
作者:  Shen, Tianyu;  Gou, Chao;  Wang, Jiangong;  Wang, Fei-Yue
Adobe PDF(1640Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：418/64  |  提交时间：2020/03/30
Mixed-supervision  deep learning  segmentation and classification  mammogram