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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:458/17  |  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  
基于特征表示和度量学习的大规模目标检索 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  郭海云
Adobe PDF(6963Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:457/5  |  提交时间:2018/05/30
目标检索  特征表示  度量学习  卷积神经网络  
图像语义解析的相关技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  李勇
Adobe PDF(12268Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:371/12  |  提交时间:2016/06/28
语义解析  语义分割  协同分割  目标检测  图像检索  
基于特征学习和模型集成的目标跟踪 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  朱贵波
Adobe PDF(4159Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:522/17  |  提交时间:2016/06/27
目标跟踪  部件上下文模型  相关滤波  在线聚类  协同跟踪  
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:187/0  |  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  
基于视觉的行人检测与计数研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  刘晶晶
Adobe PDF(3525Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:199/0  |  提交时间:2015/09/02
行人检测与计数  运动前景分割  马尔科夫链蒙特卡洛算法  Pedestrian Detection  Pedestrian Counting  Foreground Image Segmentation  Markov Chain Monte Carlo Algorithm  
移动设备上图像拼接研究与虚拟鼠标实现 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006
作者:  盖永波
Adobe PDF(1476Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:127/0  |  提交时间:2015/09/02
虚拟鼠标  图像拼接  尺度空间  运动估计  Virtual Mouse  Image Mosaic  Scale-space  Sift  K-d Tree  Motion Estimation  
基于属性建模和知识学习的大规模图像检索 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:  傅建龙
Adobe PDF(9435Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:443/0  |  提交时间:2015/09/02
属性建模  知识学习  图像检索  图像标注  Attribute Modeling  Knowledge Learning  Image Retrieval  Image Tagging  
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:3325/0  |  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  
基于主动学习的图像分类与检索 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:  钮彪
Adobe PDF(15203Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:284/0  |  提交时间:2015/09/02
图像内容分析  语义标注  图像检索  相关反馈  Image Content Analysis  Semantic Annotation  Image Retrieval  Relevance Feedback