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面向弱标签的视觉场景分割方法研究 学位论文
, 2024
作者:  李靖
Adobe PDF(15843Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：45/1  |  提交时间：2024/07/25
视觉场景分割，弱监督图像分割，交互式图像分割  
基于流形正则化框架和MMD的域自适应BLS模型 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1458-1471
作者:  赵慧敏;  郑建杰;  郭晨;  邓武
Adobe PDF(4623Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：31/11  |  提交时间：2024/07/25
宽度学习系统  流形正则化框架  最大均值差异  域自适应  图像分类  
基于多层级信息融合网络的微表情识别方法 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1445-1457
作者:  陈妍;  吴乐晨;  王聪
Adobe PDF(6147Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：31/9  |  提交时间：2024/07/25
微表情识别  深度学习  图卷积网络  多层级融合  
基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1345-1362
作者:  朱霁霖;  桂卫华;  蒋朝辉;  陈致蓬;  方怡静
Adobe PDF(12475Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：15/7  |  提交时间：2024/07/25
高炉  料面图像  高炉异常状态感知  高炉异常状态识别  多级残差通道注意力模块  
基于特征变换和度量网络的小样本学习算法 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1305-1314
作者:  王多瑞;  杜杨;  董兰芳;  胡卫明;  李兵
Adobe PDF(1177Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：15/9  |  提交时间：2024/07/25
特征变换  度量学习  小样本学习  残差学习  
基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1261-1283
作者:  伍麟;  郝鸿宇;  宋友
Adobe PDF(25552Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：11/5  |  提交时间：2024/07/25
表面缺陷检测  计算机视觉  金属表面缺陷  自动化检测  
Fully Data-Driven Pseudo Label Estimation for Pointly-Supervised Panoptic Segmentation 会议论文
, Vancouver, 2024.2.22-2024.2.25
作者:  Li, Jing;  Fan, Junsong;  Yang, Yuran;  Mei, Shuqi;  Xiao, Jun;  Zhang, Zhaoxiang
Adobe PDF(2720Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：22/9  |  提交时间：2024/07/24
Panoptic Segmentation  Pointly-Supervised  Pseudo Label Estimation  Data-Driven  
Toward Human-centered XAI in Practice: A survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 740-770
作者:  Xiangwei Kong;  Shujie Liu;  Luhao Zhu
Adobe PDF(1550Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：25/4  |  提交时间：2024/07/18
Artificial intelligence (AI) application  explainable AI (XAI)  human-centered design  visual computing  medical diagnosis  
Vision Transformers with Hierarchical Attention 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 670-683
作者:  Yun Liu;   Yu-Huan Wu;   Guolei Sun;    Le Zhang;  Ajad Chhatkuli;   Luc Van Gool
Adobe PDF(1358Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：36/12  |  提交时间：2024/07/18
Vision transformer  hierarchical attention  global attention  local attention  scene understanding  
Rethinking Global Context in Crowd Counting 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 640-651
作者:  Guolei Sun;   Yun Liu;   Thomas Probst;   Danda Pani Paudel;  Nikola Popovic;   Luc Van Gool
Adobe PDF(2388Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/8  |  提交时间：2024/07/18
Crowd counting  vision transformer  global context  attention  density map