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深度生成模型综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 40-74
作者:
胡铭菲
;
左信
;
刘建伟
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提交时间:2024/05/20
深度生成式模型
受限玻尔兹曼机
变分自编码器
流模型
生成对抗网络
自回归分布估计
融合属性特征的行人重识别方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 564-571
作者:
邵晓雯
;
帅惠
;
刘青山
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提交时间:2024/05/20
行人重识别
属性识别
深度学习
自适应权重
基于时空共现模式的视觉行人再识别
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 408-417
作者:
钱锦浩
;
宋展仁
;
郭春超
;
赖剑煌
;
谢晓华
Adobe PDF(1590Kb)
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提交时间:2024/05/20
行人再识别
深度学习
时空共现模式
行人邻域
文本无关说话人识别中句级特征提取方法研究综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 664-688
作者:
陈晨
;
韩纪庆
;
陈德运
;
何勇军
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提交时间:2024/05/20
说话人识别
句级特征提取
任务分段式策略
任务驱动式策略
联合学习
数据与模型联合驱动的陶瓷材料晶粒分割
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 4, 页码: 1137-1152
作者:
雷涛
;
李云彤
;
周文政
;
袁启斌
;
王成兵
;
张小红
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提交时间:2024/05/20
图像分割
卷积神经网络
鲁棒分水岭变换
特征融合
卷积神经网络表征可视化研究综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 1890-1920
作者:
司念文
;
张文林
;
屈丹
;
罗向阳
;
常禾雨
;
牛铜
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提交时间:2024/05/20
深度学习
卷积神经网络
可解释性
表征可视化
显著图
单幅图像超分辨率重建技术研究进展
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2634-2654
作者:
张芳
;
赵东旭
;
肖志涛
;
耿磊
;
吴骏
;
刘彦北
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提交时间:2024/05/20
超分辨率重建
单幅图像
空域方法
深度学习
Boosting Multi-modal Ocular Recognition via Spatial Feature Reconstruction and Unsupervised Image Quality Estimation
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 197-214
作者:
Zihui Yan
;
Yunlong Wang
;
Kunbo Zhang
;
Zhenan Sun
;
Lingxiao He
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提交时间:2024/04/23
Iris recognition, periocular recognition, spatial feature reconstruction, fully convolutional network, flexible matching, unsupervised iris quality assessment, adaptive weight fusion
Multitask Learning with Multiscale Residual Attention for Brain Tumor Segmentation and Classification
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 897-908
作者:
Gaoxiang Li
;
Xiao Hui
;
Wenjing Li
;
Yanlin Luo
Adobe PDF(2873Kb)
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提交时间:2024/04/23
Brain tumor segmentation and classification, multitask learning, multiscale residual attention module (MRAM), dynamic weight training, prior knowledge
Machine Learning in Lung Cancer Radiomics
期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 6, 页码: 753-782
作者:
Jiaqi Li
;
Zhuofeng Li
;
Lei Wei
;
Xuegong Zhang
Adobe PDF(7595Kb)
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提交时间:2024/04/23
Machine learning, lung cancer, radiomics, medical image, clinical application