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Part-based Structured Representation Learning for Person Re-identification 期刊论文
ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2020, 卷号: 16, 期号: 4, 页码: 22
作者:  Li, Yaoyu;  Yao, Hantao;  Zhang, Tianzhu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(19052Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：325/48  |  提交时间：2021/03/08
Person re-identification  representation learning  graph convolutional network  
Deep Multi-Modality Adversarial Networks for Unsupervised Domain Adaptation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2019, 卷号: 21, 期号: 9, 页码: 2419-2431
作者:  Ma, Xinhong;  Zhang, Tianzhu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(2142Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：385/49  |  提交时间：2019/12/16
Unsupervised domain adaptation  triplet loss  stacked attention  multi-modality  social event recognition  
SMART: Joint Sampling and Regression for Visual Tracking 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2019, 卷号: 28, 期号: 8, 页码: 3923-3935
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(9244Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：377/50  |  提交时间：2019/09/30
Visual tracking  deep learning  sampling and regression  
Three-Dimensional Attention-Based Deep Ranking Model for Video Highlight Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2018, 卷号: 20, 期号: 10, 页码: 2693-2705
作者:  Jiao,Yifan;  Li,Zhetao;  Huang,Shucheng;  Yang,Xiaoshan;  Liu,Bin;  Zhang,Tianzhu
浏览  |  Adobe PDF(4692Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：554/192  |  提交时间：2018/10/10
Video Highlight Detection  Attention Model  Deep Ranking  
P2T: Part-to-Target Tracking via Deep Regression Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2018, 卷号: 27, 期号: 6, 页码: 3074-3086
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Yang, Xiaoshan;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(5803Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：417/113  |  提交时间：2018/10/10
Visual Tracking  Deep Learning  Part-based Tracker  
Deep Relative Tracking 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2017, 卷号: 26, 期号: 4, 页码: 1845-1858
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Yang, Xiaoshan;  Xu, Changsheng;  Changsheng Xu
浏览  |  Adobe PDF(5252Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：615/247  |  提交时间：2017/02/23
Visual Tracking  Deep Learning  Relative Model