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Seek Common Ground While Reserving Differences: A Model-Agnostic Module for Noisy Domain Adaptation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 1020-1030
作者:  Zuo, Yukun;  Yao, Hantao;  Zhuang, Liansheng;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：234/0  |  提交时间：2022/06/06
Noise measurement  Adaptation models  Predictive models  Reliability  Task analysis  Standards  Data models  Noisy domain adaptation  Seek common ground component  Reserve differences component  
Richly Activated Graph Convolutional Network for Robust Skeleton-Based Action Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2021, 卷号: 31, 期号: 5, 页码: 1915-1925
作者:  Song, Yi-Fan;  Zhang, Zhang;  Shan, Caifeng;  Wang, Liang
Adobe PDF(3381Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：405/65  |  提交时间：2021/06/15
Skeleton  Robustness  Noise measurement  Three-dimensional displays  Degradation  Standards  Feature extraction  Action recognition  skeleton  activation map  graph convolutional network  occlusion  jittering  
Relational Prototypical Network for Weakly Supervised Temporal Action Localization 会议论文
, New York, USA, 2020-2-7
作者:  Huang, Linjiang;  Huang, Yan;  Ouyang, Wanli;  Wang, Liang
Adobe PDF(859Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：360/105  |  提交时间：2020/06/10