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语种:英语
资助机构:Fundamental Research Funds for the Central Universities
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Adaptive Deep Metric Learning for Affective Image Retrieval and Classification
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 1640-1653
作者:
Yao, Xingxu
;
She, Dongyu
;
Zhang, Haiwei
;
Yang, Jufeng
;
Cheng, Ming-Ming
;
Wang, Liang
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提交时间:2021/08/15
Measurement
Visualization
Semantics
Feature extraction
Task analysis
Image analysis
Image retrieval
Affective image retrieval
convolutional neural network
deep metric learning
visual sentiment analysis
Unified Cross-domain Classification via Geometric and Statistical Adaptations
期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2021, 卷号: 110, 页码: 9
作者:
Liu, Weifeng
;
Li, Jinfeng
;
Liu, Baodi
;
Guan, Weili
;
Zhou, Yicong
;
Xu, Changsheng
收藏
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浏览/下载:238/0
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提交时间:2021/01/06
Domain adaptation
Statistical adaptation
Maximum mean discrepancy (MMD)
Geometric adaptation
Nystrom method
Self-Paced Balance Learning for Clinical Skin Disease Recognition
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020, 卷号: 31, 期号: 8, 页码: 2832-2846
作者:
Yang, Jufeng
;
Wu, Xiaoping
;
Liang, Jie
;
Sun, Xiaoxiao
;
Cheng, Ming-Ming
;
Rosin, Paul L.
;
Wang, Liang
收藏
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浏览/下载:260/0
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提交时间:2020/09/07
Diseases
Skin
Complexity theory
Training
Task analysis
Image recognition
Learning systems
Class imbalance
clinical skin disease recognition
complexity level
self-paced balance learning (SPBL)
Uncertainty-optimized deep learning model for small-scale person re-identification
期刊论文
SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCES, 2019, 卷号: 62, 期号: 12, 页码: 13
作者:
Zhao, Cairong
;
Chen, Kang
;
Zang, Di
;
Zhang, Zhaoxiang
;
Zuo, Wangmeng
;
Mia, Duoqian
收藏
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提交时间:2020/03/30
person re-identification
uncertainty analysis
deep learning
Simultaneous Subspace Clustering and Cluster Number Estimating Based on Triplet Relationship
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2019, 卷号: 28, 期号: 8, 页码: 3973-3985
作者:
Liang, Jie
;
Yang, Jufeng
;
Cheng, Ming-Ming
;
Rosin, Paul L.
;
Wang, Liang
收藏
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浏览/下载:319/0
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提交时间:2019/09/30
Subspace clustering
triplet relationship
estimating the number of clusters
hyper-graph clustering