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Learning to Understand Traffic Signs 会议论文
, 四川成都, 2021年10月20日-24日
作者:  Guo, Yunfei;  Feng, Wei;  Yin, Fei;  Xue, Tao;  Mei, Shuqi;  Liu, Cheng-Lin
Adobe PDF(3271Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：36/13  |  提交时间：2024/06/13
traffic sign understanding  semantic description  multi-task learning  
Cross-lingual text image recognition via multi-task sequence to sequence learning 会议论文
, Milan, Italy, 2021-1-10
作者:  Chen, Zhuo;  Yin, Fei;  Zhang, Xu-Yao;  Yang, Qing;  Liu, Cheng-Lin
Adobe PDF(2273Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：224/51  |  提交时间：2021/07/01
Proxy Graph Matching with Proximal Matching Networks 会议论文
, 线上远程会议, 2021-2-7
作者:  Tan HR(檀昊儒);  Wang C(王闯);  Wu ST(吴思彤);  Wang TQ(王铁强);  Zhang XY(张煦尧);  Liu CL(刘成林)
Adobe PDF(423Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：281/73  |  提交时间：2021/07/01
Graph Matching  Combinatorial Optimization  Deep Learning  
Handwritten Text Recognition with Convolutional Prototype Network and Most Aligned Frame Based CTC Training 会议论文
, Lausanne, Switzerland, 2021-9-5
作者:  Likun Gao;  Heng Zhang;  Cheng-Lin Liu
Adobe PDF(1804Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：352/99  |  提交时间：2021/07/01
Learning-based Tensor Decomposition with Adaptive Rank Penalty for CNNs Compression 会议论文
, Tokyo, Japan (online), September 8-10, 2021
作者:  Deli, Yu;  Peipei, Yang;  Cheng-Lin, Liu
Adobe PDF(309Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：355/67  |  提交时间：2021/07/01
low-rank decomposition  network compression  learning-based decomposition  adaptive rank penalty  
Handwriting Trajectory Recovery from Off-Line Multi-Stroke Characters by Deep Ordering Prediction and Heuristic Search 会议论文
, 线上, 2021-7
作者:  Wang TQ(王铁强);  Liu CL(刘成林)
Adobe PDF(336Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：315/72  |  提交时间：2021/06/02
Joint stroke classification and text line grouping in online handwritten documents with edge pooling attention networks 期刊论文
Pattern Recognition, 2021, 卷号: 114, 期号: 114, 页码: 107859
作者:  Jun-Yu Ye;  Yan-Ming Zhang;  Qing Yang;  Cheng-Lin Liu
Adobe PDF(1780Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：357/95  |  提交时间：2021/03/30
Online handwritten documents  Stroke classification  Text line grouping  Graph neural networks  Edge pooling attention networks