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Deep residual contextual and subpixel convolution network for automated neuronal structure segmentation in micro-connectomics 期刊论文
Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2022, 卷号: 219, 页码: 106759
作者:  Xiao, Chi;  Hong, Bei;  Liu, Jing;  Tang, Yuanyan;  Xie, Qiwei;  Han, Hua
Adobe PDF(2731Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：234/58  |  提交时间：2023/01/12
Deep learning  Neuronal structure segmentation  Subpixel convolution  Electron microscopy  Micro-Connectomics  
Joint reconstruction of neuron and ultrastructure via connectivity consensus in electron microscope volumes 期刊论文
BMC Bioinformatics, 2022, 卷号: 23, 期号: 1, 页码: 23
作者:  Hong,Bei;  Liu,Jing;  Zhai,Hao;  Liu,Jiazheng;  Shen,Lijun;  Chen,Xi;  Xie,Qiwei;  Han,Hua
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Connectomics  Reconstruction  Connectivity concept  Joint optimization  Electron microscope volumes  
Erasing-based Attention Learning for Visual Question Answering 会议论文
, Nice, France, 2019-10
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Hong, Richang;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(2319Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：157/48  |  提交时间：2022/06/15
Dual Hierarchical Temporal Convolutional Network with QA-Aware Dynamic Normalization for Video Story Question Answering 会议论文
, 线上, 2020-10
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Zhu, Xinxin;  Hong, Richang;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(2797Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：332/175  |  提交时间：2022/06/15
Question-Guided Erasing-Based Spatiotemporal Attention Learning for Video Question Answering 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 页码: 0
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Hong, Richang;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(3550Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：322/78  |  提交时间：2022/01/27
video question answering  attention mechanism  metric learning  
Visual Question Answering With Dense Inter- and Intra-Modality Interactions 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 3518-3529
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Fang, Zhiwei;  Hong, Richang;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(2891Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：290/60  |  提交时间：2021/12/28
Visualization  Knowledge discovery  Connectors  Encoding  Task analysis  Image coding  Stacking  Visual question answering  attention  dense interactions