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Weakly-Supervised Video Object Grounding Via Learning Uni-Modal Associations 期刊论文
IEEE Transactions on Multimedia, 2022, 卷号: 25, 页码: 1-12
作者:  Wang, Wei;  Gao, Junyu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(5406Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：101/30  |  提交时间：2023/04/25
Visualization  Grounding  Task analysis  Prototypes  Annotations  Uncertainty  Proposals  Cross-modal retrieval  weakly-supervised learning  video object grounding  uni-modal association  
Towards Corruption-Agnostic Robust Domain Adaptation 期刊论文
ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2022, 卷号: 18, 期号: 4, 页码: 16
作者:  Xu, Yifan;  Sheng, Kekai;  Dong, Weiming;  Wu, Baoyuan;  Xu, Changsheng;  Hu, Bao-Gang
Adobe PDF(2116Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：415/88  |  提交时间：2022/06/10
Domain adaptation  corruption robustness  transfer learning  
Heterogeneous Hierarchical Feature Aggregation Network for Personalized Micro-Video Recommendation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 805-818
作者:  Cai, Desheng;  Qian, Shengsheng;  Fang, Quan;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：269/0  |  提交时间：2022/06/06
Graph neural networks  Task analysis  Semantics  Aggregates  Data structures  Collaboration  Visualization  Heterogeneous graph  micro-video recommendation  multi-modal  
Transformers in computational visual media: A survey 期刊论文
Computational Visual Media, 2021, 卷号: 8, 期号: 1, 页码: 33-62
作者:  Xu,Yifan;  Wei,Huapeng;  Lin,Minxuan;  Deng,Yingying;  Sheng,Kekai;  Zhang,Mengdan;  Tang,Fan;  Dong,Weiming;  Huang,Feiyue;  Xu,Changsheng
Adobe PDF(5366Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：282/35  |  提交时间：2021/12/28
visual transformer  computational visual media (CVM)  high-level vision  low-level vision  image generation  multi-modal learning  
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：282/39  |  提交时间：2021/03/08
Person re-identification  representation learning  graph convolutional network