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| 无权访问的条目 学位论文 作者: 沈宇 Adobe PDF(27210Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:6/0  |  提交时间:2024/07/29 |
| 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 |
| 虚假数据注入式攻击下无人水面船舶自适应神经输出反馈轨迹跟踪控制 期刊论文 自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1472-1484 作者: 祝贵兵; 吴晨; 马勇 Adobe PDF(4517Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:32/8  |  提交时间:2024/07/25 无人水面船舶 虚假数据注入式攻击 跟踪控制 单参数学习法 自适应神经控制 输出反馈 |
| 快速刀具伺服系统位置域重复控制设计及其数字实现 期刊论文 自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1432-1444 作者: 周兰; 杨秦; 潘昌忠; 肖文彬; 李美柳 Adobe PDF(2469Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:24/9  |  提交时间:2024/07/25 快速刀具伺服 时变周期信号 重复控制 位置域 数字实现 |
| 非平衡数据流在线主动学习方法 期刊论文 自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1389-1401 作者: 李艳红; 任霖; 王素格; 李德玉 Adobe PDF(3133Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:29/11  |  提交时间:2024/07/25 主动学习 数据流分类 多类非平衡 概念漂移 |
| 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 |
| Towards Noiseless Object Contours for Weakly Supervised Semantic Segmentation 会议论文 , New Orleans, 2022.6.19-2022.6.24 作者: Li, Jing; Fan, Junsong; Zhang, Zhaoxiang Adobe PDF(2241Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:19/7  |  提交时间:2024/07/24 Segmentation, Weakly Supervised, Contour |
| Snippet-to-Prototype Contrastive Consensus Network for Weakly Supervised Temporal Action Localization 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2024, 卷号: 26, 页码: 6717-6729 作者: Shao, Yuxiang; Zhang, Feifei; Xu, Changsheng 收藏  |  浏览/下载:9/0  |  提交时间:2024/07/22 Contrastive learning knowledge distillation weakly-supervised temporal action localization |
| 基于Transformer的几何基元检测与分析 学位论文 , 2024 作者: 周威 Adobe PDF(10067Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:42/5  |  提交时间:2024/07/21 基元检测 关系分析 关键点 Transformer |
| A Deep Model for Partial Multi-label Image Classification with Curriculum-based Disambiguation 期刊论文 Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 801-814 作者: Feng Sun; Ming-Kun Xie; Sheng-Jun Huang Adobe PDF(1337Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:30/8  |  提交时间:2024/07/18 Partial multi-label image classification curriculum-based disambiguation consistency regularization label difficulty candidate label set. |