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Towards Domain-agnostic Depth Completion 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 652-669
作者:  Guangkai Xu;   Wei Yin;   Jianming Zhang;   Oliver Wang;  Simon Niklaus;   Simon Chen;   Jia-Wang Bian
Adobe PDF(17196Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：10/2  |  提交时间：2024/07/18
Monocular depth estimation  depth completion  zero-shot generalization  scene reconstruction  neural network  
面向视觉-语言的跨模态预训练与匹配方法研究 学位论文
, 2024
作者:  chen yuxin
Adobe PDF(46981Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：28/2  |  提交时间：2024/07/11
视觉语言匹配  图像文本预训练  知识蒸馏  双向匹配评估  令牌合并  
Learnable Graph Matching: A Practical Paradigm for Data Association 期刊论文
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2024, 卷号: 46, 期号: 7, 页码: 4880-4895
作者:  He, Jiawei;  Huang, Zehao;  Wang, Naiyan;  Zhang, Zhaoxiang
Adobe PDF(3520Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：41/9  |  提交时间：2024/06/18
Graph matching  data association  multiple object tracking  image matching  
基于序列图像信息挖掘的物体检测与跟踪 学位论文
, 2024
作者:  何嘉伟
Adobe PDF(22944Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：50/0  |  提交时间：2024/06/18
三维物体检测  多目标跟踪  时序信息挖掘  图匹配  三维重建  
A robust transformer-based pipeline of 3D cell alignment, denoise and instance segmentation on electron microscopy sequence images 期刊论文
Journal of Plant Physiology, 2024, 页码: 154236
作者:  Jiazheng, Liu;  Yafeng, Zheng;  Limei, Lin;  Jingyue, Guo;  Yanan, Lv;  Jingbin, Yuan;  Hao, Zhai;  Xi, Chen;  Lijun, Shen;  LinLin, Li;  Shunong, Bai;  Hua, Han
Adobe PDF(15549Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：36/10  |  提交时间：2024/06/11
面向生物多模态显微成像数据的大规模三维重建方法及应用 学位论文
, 2024
作者:  刘家正
Adobe PDF(72164Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：41/1  |  提交时间：2024/06/05
光学显微镜，体电子显微镜，多模态成像，三维重建，自动分割算法  
自监督机器人操作任务视觉表征学习方法研究 学位论文
, 2024
作者:  马文轩
Adobe PDF(16914Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：41/3  |  提交时间：2024/06/04
自监督学习  机器人操作任务学习  视觉表征学习  具身视觉感知  
Visual Semantic Segmentation Based on Few/Zero-Shot Learning: An Overview 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 5, 页码: 1106-1126
作者:  Wenqi Ren;  Yang Tang;  Qiyu Sun;  Chaoqiang Zhao;  Qing-Long Han
Adobe PDF(12695Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：60/8  |  提交时间：2024/04/10
Computer vision  deep learning  few-shot learning  low-shot learning  semantic segmentation  zero-shot learning