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An Efficient Knowledge Transfer Strategy for Spiking Neural Networks from Static to Event Domain
会议论文
, VANCOUVER, CANADA, 2024-02-20
作者:
He, Xiang
;
Zhao, Dongcheng
;
Li, Yang
;
Shen, Guobin
;
Kong, Qingqun
;
Zeng, Yi
Adobe PDF(1144Kb)
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浏览/下载:19/9
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提交时间:2024/06/05
Investigating Compositional Challenges in Vision-Language Models for Visual Grounding
会议论文
, Seattle WA, USA, 17-21 June 2024
作者:
Yunan Zeng
;
Yan Huang
;
Jinjin Zhang
;
Zequn Jie
;
Zhenhua Chai
;
Liang Wang
Adobe PDF(4268Kb)
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浏览/下载:32/8
  |  
提交时间:2024/06/05
多柔性关节仿鱼推进系统优化与运动控制研究
学位论文
, 2024
作者:
Lu Ben
Adobe PDF(36135Kb)
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浏览/下载:24/4
  |  
提交时间:2024/06/04
水下仿生机器人
多柔性关节
性能优化
转向运动控制
组合性感知的弱监督视觉定位研究
学位论文
, 2024
作者:
曾宇楠
Adobe PDF(7681Kb)
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浏览/下载:34/0
  |  
提交时间:2024/06/04
视觉定位,视觉语言预训练模型,弱监督,组合性
CLIP-VG: Self-Paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2024, 卷号: 26, 页码: 4334-4347
作者:
Xiao, Linhui
;
Yang, Xiaoshan
;
Peng, Fang
;
Yan, Ming
;
Wang, Yaowei
;
Xu, Changsheng
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浏览/下载:17/0
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提交时间:2024/05/30
Grounding
Reliability
Adaptation models
Task analysis
Visualization
Data models
Annotations
Visual grounding
curriculum learning
pseudo-language label
and vision-language models
基于序列自注意机制的通用视觉模型研究
学位论文
, 2024
作者:
陈志扬
Adobe PDF(16306Kb)
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浏览/下载:62/5
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提交时间:2024/05/29
图像识别
注意力机制
基础视觉模型
通用视觉模型
基于一致性分析的伪造图像鉴别方法研究
学位论文
, 2024
作者:
白炜铭
Adobe PDF(17362Kb)
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浏览/下载:17/0
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提交时间:2024/05/27
伪造图像鉴别
计算机生成图像鉴别
伪造人脸鉴别
一致性线索
面向开放环境无人平台的持续目标检测算法研究
学位论文
, 2024
作者:
冯航涛
Adobe PDF(12990Kb)
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浏览/下载:37/2
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提交时间:2024/05/27
持续学习
目标检测
持续目标检测
无人平台
基于被动声呐音频信号的水中目标识别综述
期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 649-673
作者:
徐齐胜
;
许可乐
;
窦勇
;
高彩丽
;
乔鹏
;
冯大为
;
朱博青
Adobe PDF(6284Kb)
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浏览/下载:35/13
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提交时间:2024/04/28
被动声呐信号
水中目标自动识别
深度学习
有监督学习
自监督学习
Text Difficulty Study: Do Machines Behave the Same as Humans Regarding Text Difficulty?
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 2, 页码: 283-293
作者:
Bowen Chen
;
Xiao Ding
;
Yi Zhao
;
Bo Fu
;
Tingmao Lin
;
Bing Qin
;
Ting Liu
Adobe PDF(1796Kb)
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浏览/下载:34/6
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提交时间:2024/04/23
Cognition inspired natural language processing, psycholinguistics, explainability, text difficulty, curriculum learning