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| MGML: Momentum Group Meta-Learning for Few-Shot Image Classification 期刊论文
Neurocomputing, 2022, 页码: 351-361
作者: Zhu XM(朱晓萌) ; Li SX(李书晓)
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Few-shot learning Meta-learning Ensemble model Adaptive momentum update rule |
| AI资讯 2022年 第03期(总第95期) 其他
2022-03-01
作者: 张桂英
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| 小样本学习特征泛化性研究 学位论文
, 2024
作者: 朱晓萌
 Adobe PDF(6382Kb) | 收藏 | 浏览/下载：56/3 | 提交时间：2024/06/25
小样本学习 广义小样本学习 泛化性能 元学习 自蒸馏训练框架 |
| 生物医学图像分割的鲁棒领域自适应算法 学位论文
, 2024
作者: 李泠睿
Adobe PDF(7383Kb) | 收藏 | 浏览/下载：22/2 | 提交时间：2024/06/24
领域自适应， 语义分割 视网膜视杯视盘分割 细胞分割 鲁棒性学习 |
| 面向图像识别的深度神经网络迁移研究 学位论文
, 2024
作者: 聂兴
Adobe PDF(14000Kb) | 收藏 | 浏览/下载：82/5 | 提交时间：2024/06/18
图像识别 深度神经网络迁移 提示学习 双端记忆巩固 可微分门控 |
| Shifted Chunk Encoder for Transformer Based Streaming End-to-End ASR 会议论文
, Indore，India, 2022.11.28
作者: Wang FY(王方圆); Xu B(徐波)
Adobe PDF(1374Kb) | 收藏 | 浏览/下载：59/20 | 提交时间：2024/06/13 |
| 高嵌入容量的鲁棒音频水印算法 学位论文
, 2024
作者: 吴世强
Adobe PDF(3318Kb) | 收藏 | 浏览/下载：47/1 | 提交时间：2024/06/07
音频水印 信号处理攻击 去同步攻击 扩频 深度学习 |
| Low-Rank Optimal Transport for Robust Domain Adaptation 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 7, 页码: 1667-1680
作者: Bingrong Xu; Jianhua Yin; Cheng Lian; Yixin Su; Zhigang Zeng
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Domain adaptation low-rank constraint noise corruption optimal transport |
| Spiking Neural Network for Ultralow-Latency and High-Accurate Object Detection 期刊论文
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, 页码: 10.1109/TNNLS.2024.3372613
作者: Jinye Qu; Zeyu Gao; Tielin Zhang; Yanfeng Lu; Huajin Tang; Hong Qiao
Adobe PDF(2939Kb) | 收藏 | 浏览/下载：59/22 | 提交时间：2024/06/06
Low latency object detection spiking neural network (SNN) timesteps compression |
| Multi-Prototype Guided Source-Free Domain Adaptive Object Detection for Autonomous Driving 期刊论文
https://ieeexplore.ieee.org/document/10336548/, 2024, 卷号: 9, 期号: 1, 页码: 1589-1601
作者: Siqi Zhang; Lu Zhang; Guangsen Li; Pengcheng Li; Zhiyong Liu
Adobe PDF(4349Kb) | 收藏 | 浏览/下载：56/18 | 提交时间：2024/06/06
Prototypes Labeling Object detection Adaptation models Detectors Noise measurement Task analysis Object detection self training source-free domain adaptation transfer learning |
