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Second-Order Global Attention Networks for Graph Classification and Regression 会议论文
, Beijing, China, August 27-28, 2022
作者:  Hu Fenyu;  Cui Zeyu;  Wu Shu;  Liu Qiang;  Wu Jinlin;  Wang Liang;  Tan Tieniu
Adobe PDF(69424Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：227/73  |  提交时间：2023/07/06
GraphDIVE: Graph Classification by Mixture of Diverse Experts 会议论文
, Messe Wien, Vienna, Austria., July 23-29, 2022
作者:  Hu,Fenyu;  Wang,Liping;  Liu,Qiang;  Wu,Shu;  Wang,Liang;  Tan,Tieniu
Adobe PDF(275Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：145/52  |  提交时间：2023/06/27
Evidence-aware Fake News Detection with Graph Neural Networks 会议论文
, Lyon, France, 2022-4-22
作者:  Xu WZ(许伟志);  Junfei Wu;  Qiang Liu;  Shu Wu;  Liang Wang
Adobe PDF(2289Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：120/44  |  提交时间：2023/06/26
Multitask deep active contour-based iris segmentation for off-angle iris images 期刊论文
JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING, 2022, 卷号: 31, 期号: 4, 页码: 21
作者:  Lu, Tianhao;  Wang, Caiyong;  Wang, Yunlong;  Sun, Zhenan
Adobe PDF(5346Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：335/41  |  提交时间：2022/11/14
iris recognition  iris segmentation  off-angle iris image  active contour  attention mechanism  
知识与数据协同驱动的异质图像表示与合成 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:  骆曼迪
Adobe PDF(10423Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：340/15  |  提交时间：2022/08/08
知识与数据协同驱动  异质图像表示  异质图像合成  异质图像转换  生成对抗网络  信息瓶颈  
Contrastive attention network with dense field estimation for face completion 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2022, 卷号: 124, 页码: 13
作者:  Ma, Xin;  Zhou, Xiaoqiang;  Huang, Huaibo;  Jia, Gengyun;  Chai, Zhenhua;  Wei, Xiaolin
Adobe PDF(3539Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：353/67  |  提交时间：2022/02/16
Face completion  Unsupervised learning  Attention mechanism  3D Face analysis  
Learning 3D Human Shape and Pose from Dense Body Parts 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2022, 卷号: 44, 期号: 5, 页码: 2610-2627
作者:  Zhang, Hongwen;  Cao, Jie;  Lu, Guo;  Ouyang, Wanli;  Sun, Zhenan
Adobe PDF(4759Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：236/57  |  提交时间：2021/06/16
3D human shape and pose estimation  decompose-and-aggregate network  position-aided rotation feature refinement  part-based dropout