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Learning from the Target: Dual Prototype Network for Few Shot Semantic Segmentation 会议论文
, 蒙特利尔, 2022-4
作者:  Mao BJ(毛彬杰);  Zhang XB(张新邦);  Wang LF(汪凌峰);  Zhang Q(张骞);  Xiang SM(向世明);  Pan CH(潘春洪)
Adobe PDF(1353Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：117/53  |  提交时间：2023/05/30
Task-aware adaptive attention learning for few-shot semantic segmentation 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 494, 页码: 104-115
作者:  Mao, Binjie;  Wang, Lingfeng;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
Adobe PDF(3903Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：301/70  |  提交时间：2022/09/19
Few-shot semantic segmentation  Adaptive feature learning  Attention mechanism  Task-aware  
Few-Shot Learning via Feature Hallucination with Variational Inference 会议论文
, 线上会议, 2021-1
作者:  Luo QX(罗沁轩);  Wang LF(汪凌峰);  Lv JG(吕京国);  Xiang SM(向世明);  Pan CH(潘春洪)
Adobe PDF(679Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：253/71  |  提交时间：2021/05/27
Deep Self-Evolution Clustering 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2020, 卷号: 42, 期号: 4, 页码: 809-823
作者:  Chang, Jianlong;  Meng, Gaofeng;  Wang, Lingfeng;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
浏览  |  Adobe PDF(4817Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：424/92  |  提交时间：2020/06/02
Task analysis  Unsupervised learning  Training  Clustering methods  Pattern analysis  Clustering  deep self-evolution clustering  self-evolution clustering training  deep unsupervised learning  
FINE-STRUCTURED OBJECT SEGMENTATION VIA EDGE-GUIDED GRAPH CUT WITH INTERACTION SIMPLIFICATION 会议论文
, Shanghai, China, 2016-3-20 ~ 2016-3-25
作者:  Gong, Yongchao;  Xiang, Shiming;  Wang, Lingfeng;  Pan, Chunhong
浏览  |  Adobe PDF(4137Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：340/119  |  提交时间：2017/05/09
Fine-structured Object Segmentation  Interaction Simplification  Edge-guided Graph Cut  
Edge-Directed Single-Image Super-Resolution via Adaptive Gradient Magnitude Self-Interpolation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2013, 卷号: 23, 期号: 8, 页码: 1289-1299
作者:  Wang, Lingfeng;  Xiang, Shiming;  Meng, Gaofeng;  Wu, Huaiyu;  Pan, Chunhong
浏览  |  Adobe PDF(1243Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：502/185  |  提交时间：2015/08/12
Edge-directed  Gradient Magnitude Transformation  Super-resolution