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| 广域多目标实时探测技术研究 学位论文
, 2022
作者: 龙宪磊
 Adobe PDF(30585Kb) |  收藏 | 浏览/下载：362/13 | 提交时间：2022/12/13
高速视觉 目标检测 机械粒子滤波 视觉反馈 广域监控 |
| 面向智能交通的多目标检测算法研究 学位论文
工学博士, 中科院自动化所: 中国科学院大学, 2020
作者: 张慧
Adobe PDF(4785Kb) | 收藏 | 浏览/下载：251/12 | 提交时间：2020/07/16
计算机视觉、目标检测、实例分割、平行视觉关键词 |
| 面向服务机器人的抓取位置智能检测方法研究 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者: 贾群
Adobe PDF(7291Kb) | 收藏 | 浏览/下载：352/17 | 提交时间：2019/06/03
服务机器人，目标检测，目标分割，多任务深度卷积神经网络，抓取位置智能检测 |
| 基于多种监督信息的物体识别与检测算法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者: 刘敬禹
Adobe PDF(10708Kb) | 收藏 | 浏览/下载：243/2 | 提交时间：2018/05/31
物体识别 快速物体检测 基于文本描述的物体定位 深度学习 |
| 高压输电线路航拍图像中的多姿态绝缘子检测方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者: 闫田田
Adobe PDF(3408Kb) | 收藏 | 浏览/下载：280/5 | 提交时间：2018/05/29
输电线路巡检 绝缘子检测 Svm 语义分割 网络简化 |
| Efficient PSD Constrained Asymmetric Metric Learning for Person Re-identification 会议论文
, 智利, 2015
作者: Liao SC(廖胜才); Li ZQ(李子青)
 浏览 |  Adobe PDF(681Kb) | 收藏 | 浏览/下载：216/83 | 提交时间：2018/01/08 |
| Person Re-Identification by Local Maximal Occurrence Representation and Metric Learning 会议论文
, 美国, 2015
作者: Liao SC(廖胜才); Hu Y(胡杨); Zhu XY(朱翔昱); Li ZQ(李子青)
浏览 | Adobe PDF(1391Kb) | 收藏 | 浏览/下载：223/60 | 提交时间：2018/01/05 |
| Coupled Multivehicle Detection and Classification With Prior Objectness Measure. IEEE Trans. Vehicular Technology 66(3): 1975-1984, 2017. 期刊论文
IEEE Trans. Vehicular Technology, 2017, 卷号: 66, 期号: 3, 页码: 1975-1984
作者: Yanjie Yao; Bin Tian; Fei-Yue Wang
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Convolutional Neural Network (Cnn) Multivehicle Detection Object Proposals Vehicle Classification |
| Fast Object Detection at Constrained Energy 期刊论文
IEEE Trans. on Emerging Topics in Computing, 2016, 期号: 1-1, 页码: 99
作者: Jingyu Liu; Yongzhen Huang; Junran Peng; Jun Yao; Liang Wang
浏览 | Adobe PDF(2002Kb) | 收藏 | 浏览/下载：305/97 | 提交时间：2018/01/03
Object Detection Constrained Energy Fast-rcnn |
| Image Piece Learning for Weakly Supervised Semantic Segmentation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, 2017, 卷号: 47, 期号: 4, 页码: 648-659
作者: Yi Li; Yanqing Guo; Yueying Kao; Ran He
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Conditional Random Field (Crf) Image Semantic Segmentation Piece Learning Weakly Supervised |
