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基于多模态交互与注意力机制的视觉问答 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:  刘飞
Adobe PDF(10058Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:408/17  |  提交时间:2022/06/13
视觉问答  多模态交互  注意力机制  关系推理  
基于序列生成的图像语义描述 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  郭龙腾
Adobe PDF(6291Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:314/20  |  提交时间:2021/06/24
图像语义描述  视觉和语言  序列生成  注意力机制  非自回归解码  
基于序列建模的自然场景下文字识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  高云泽
Adobe PDF(3939Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:347/18  |  提交时间:2020/06/17
场景文字识别,序列建模,全卷积网络,半监督学习,语法关系建模,不规则文字识别  
复杂场景中的运动目标检测方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  陈盈盈
Adobe PDF(15104Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:316/7  |  提交时间:2018/06/01
运动目标检测  背景减除法  背景建模  深度学习  
基于深度特征融合的图像分类方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2018
作者:  李成华
Adobe PDF(12872Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:982/10  |  提交时间:2018/05/31
图像分类  深度卷积神经网络  特征融合  图像包网络  一致性融合  动态门控融合  
基于时空模型的行为识别研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  曹聪琦
Adobe PDF(13483Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:525/17  |  提交时间:2018/05/30
行为识别  时空模型  特征提取  序列建模  深度学习  卷积神经网络  循环神经网络  
基于局部关系模型的多媒体分类与检索 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  滕可振
Adobe PDF(15555Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:174/0  |  提交时间:2015/09/02
局部关系模型  分类与检索  场景图像  拷贝视频  视频监控  Local Relation Model  Classification And Retrieval  Scene Classification  Copy Videos  Surveillance Videos  
双人跳水视频中的同步性分析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008
作者:  丁昊阳
Adobe PDF(907Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:204/0  |  提交时间:2015/09/02
双人跳水  同步性分析  同步性特征表示  同步性排序  Synchronized Diving  Synchronization Analysis  Synchronized Feature Representation  Synchronization Ranking  
基于深度学习的特征表示和图像分类方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015
作者:  刘炳源
Adobe PDF(13290Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:3244/0  |  提交时间:2015/09/02
图像表示  图像分类  特征表示  深度学习  稀疏约束  空间信息  Image Representation  Image Classification  Feature Learning  Deep Learning  Sparse Constraints  Spatial Information  
基于弱监督学习的网络图像语义解析 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  刘洋
Adobe PDF(26964Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:766/0  |  提交时间:2015/09/02
弱监督学习  图像语义解析  双重聚类  稀疏编码  字典学习  多示例多标签学习  结构svm  Weakly-supervised Learning  Image Region Annotation  Dual-clustering  Sparse Coding  Dictionary Learning  Structural Svm  Multi-instance Multi-label Learning