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基于多对多生成对抗网络的非对称跨域迁移行人再识别
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 103-120
作者:
梁文琦
;
王广聪
;
赖剑煌
Adobe PDF(20818Kb)
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浏览/下载:23/8
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提交时间:2024/05/20
行人再识别
多对多跨域迁移
非监督迁移学习
生成对抗网络
基于多阶运动参量的四旋翼无人机识别方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 1429-1447
作者:
刘孙相与
;
李贵涛
;
詹亚锋
;
高鹏
Adobe PDF(9889Kb)
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浏览/下载:6/3
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提交时间:2024/05/20
四旋翼无人机
目标识别
运动特征
融合方法
InsPro: Propagating Instance Query and Proposal for Online Video Instance Segmentation
会议论文
Neural Information Processing Systems (NeurIPS), New Orleans, 2022-11
作者:
He, Fei
;
Zhang, Haoyang
;
Gao, Naiyu
;
Jia, Jian
;
Shan, Yanhu
;
Zhao, Xin
;
Huang, Kaiqi
Adobe PDF(11234Kb)
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浏览/下载:306/183
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提交时间:2023/06/09
Learning Semantics-Consistent Stripes With Self-Refinement for Person Re-Identification
期刊论文
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 页码: 1-12
作者:
Zhu Kuan
;
Guo Haiyun
;
Liu Songyan
;
Wang Jinqiao
;
Tang Ming
Adobe PDF(4384Kb)
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浏览/下载:135/38
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提交时间:2023/06/08
基于图模型的非受控环境生物特征识别方法研究
学位论文
, 2022
作者:
任民
Adobe PDF(23737Kb)
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浏览/下载:264/7
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提交时间:2022/12/13
生物特征识别,图模型,非受控环境,特征表达,对抗鲁棒性
基于语义增强与边界感知的交通场景下目标检测方法研究
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, 2022
作者:
王晓莲
Adobe PDF(26080Kb)
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浏览/下载:283/17
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提交时间:2022/08/22
目标检测
深度卷积神经网络
运动语义
一致性负样本
边界感知与边框进化
Order-aware Human Interaction Manipulation
会议论文
, Lisboa, Portugal, 2022.10.10-2022.10.14
作者:
Luo, Mandi
;
Cao, Jie
;
He, Ran
Adobe PDF(3872Kb)
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浏览/下载:281/74
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提交时间:2022/08/10
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)
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浏览/下载:320/15
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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
Memory-Modulated Transformer Network for Heterogeneous Face Recognition
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2022, 卷号: 17, 页码: 2095-2109
作者:
Luo, Mandi
;
Wu, Haoxue
;
Huang, Huaibo
;
He, Weizan
;
He, Ran
Adobe PDF(4712Kb)
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提交时间:2022/07/25
Face recognition
Task analysis
Transformers
Encoding
Feature extraction
Image recognition
Memory modules
Heterogeneous face recognition
style transformer
memory network
面向行人重识别的表征学习
学位论文
工学博士, 自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:
吴锦林
Adobe PDF(6908Kb)
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提交时间:2022/07/05
行人重识别
视角无偏
时序移动注意力
领域适应
无监督