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Narrowing the Gap: Improved Detector Training With Noisy Location Annotations 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2022, 卷号: 31, 页码: 6369-6380
作者:  Wang, Shaoru;  Gao, Jin;  Li, Bing;  Hu, Weiming
Adobe PDF(1489Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：249/32  |  提交时间：2022/11/14
Annotations  Noise measurement  Detectors  Task analysis  Training  Object detection  Degradation  Object detection  noisy label  Bayesian estimation  teacher-student learning  
EDP: An Efficient Decomposition and Pruning Scheme for Convolutional Neural Network Compression 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 卷号: 32, 期号: 10, 页码: 4499-4513
作者:  Ruan, Xiaofeng;  Liu, Yufan;  Yuan, Chunfeng;  Li, Bing;  Hu, Weiming;  Li, Yangxi;  Maybank, Stephen
Adobe PDF(3625Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：336/45  |  提交时间：2021/06/17
Data-driven  low-rank decomposition  model compression and acceleration  structured pruning  
Manipulating Template Pixels for Model Adaptation of Siamese Visual Tracking 期刊论文
IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2020, 卷号: 27, 页码: 1690-1694
作者:  Li, Zhenbang;  Li, Bing;  Gao, Jin;  Li, Liang;  Hu, Weiming
Adobe PDF(1209Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：236/4  |  提交时间：2021/01/07
Adaptation models  Target tracking  Task analysis  Visualization  Feature extraction  Object tracking  Training  Model adaptation  siamese networks  visual tracking