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基于增量学习的机器人开放式目标分拣关键技术研究 学位论文
, 2024
作者:  邓杰仁
Adobe PDF(33172Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：71/5  |  提交时间：2024/06/12
机器人分拣  增量式目标分类  增量式目标检测  增量式具身自举  增量式目标分拣  
HiCMAE: Hierarchical Contrastive Masked Autoencoder for self-supervised Audio-Visual Emotion Recognition 期刊论文
Information Fusion, 2024, 卷号: 108, 页码: 1-20
作者:  Licai Sun;  Zheng Lian;  Bin Liu;  Jianhua Tao
Adobe PDF(2281Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：67/17  |  提交时间：2024/05/31
Audio-Visual Emotion Recognition  Self-supervised learning  Masked autoencoder  Contrastive learning  
域偏移场景下的视觉识别方法研究 学位论文
, 2024
作者:  李经纬
Adobe PDF(12161Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：39/5  |  提交时间：2024/05/29
迁移学习  视觉识别  无监督域自适应  域泛化  测试时间自适应  
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)  |  收藏  |  浏览/下载：68/16  |  提交时间：2024/04/23
Machine learning, lung cancer, radiomics, medical image, clinical application  
A Review of Predictive and Contrastive Self-supervised Learning for Medical Images 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 483-513
作者:  Wei-Chien Wang;  Euijoon Ahn;  Dagan Feng;  Jinman Kim
Adobe PDF(2691Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：73/21  |  提交时间：2024/04/23
Self-supervised learning (SSL), contrastive learning, deep learning, medical image analysis, computer vision  
面向开放世界分类的可信与增量学习 学位论文
, 2023
作者:  朱飞
Adobe PDF(19425Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：254/25  |  提交时间：2023/09/12
深度学习  开放世界分类  可信学习  置信度估计  增量学习  
Second-Order Global Attention Networks for Graph Classification and Regression 会议论文
, Beijing, China, August 27-28, 2022
作者:  Hu Fenyu;  Cui Zeyu;  Wu Shu;  Liu Qiang;  Wu Jinlin;  Wang Liang;  Tan Tieniu
Adobe PDF(69424Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：237/77  |  提交时间：2023/07/06
面向水下开放环境的视觉目标检测方法研究 学位论文
, 2023
作者:  武志亨
Adobe PDF(35766Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：260/12  |  提交时间：2023/06/26
水下视觉感知  水下图像合成  开放世界目标检测  迁移学习  
跨域知识泛化的智能故障诊断方法研究 学位论文
, 2023
作者:  王焕杰
Adobe PDF(13296Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：196/7  |  提交时间：2023/05/31
复杂工业设备  数据驱动  跨域故障诊断  迁移学习  故障知识泛化  
Deep Learning for Unsupervised Anomaly Localization in Industrial Images: A Survey 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 2022, 卷号: 71, 页码: 21
作者:  Tao, Xian;  Gong, Xinyi;  Zhang, Xin;  Yan, Shaohua;  Adak, Chandranath
Adobe PDF(7056Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：288/8  |  提交时间：2022/09/19
Anomaly localization (AL)  deep learning  industrial inspection  literature survey  unsupervised learning