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Dynamic fusion of convolutional features based on spatial and temporal attention for visual tracking
会议论文
, Budapest, Hungary, 14-19 July 2019
作者:
Zhao, Dongcheng
;
Zeng, Yi
Adobe PDF(1953Kb)
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提交时间:2021/06/10
Paraventricular Thalamus
Spatial Attention
Temporal Attention
Content-Based Visual Summarization for Image Collections
期刊论文
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2019, 期号: 0, 页码: 1-1
作者:
Pan, Xingjia
;
Tang, Fan
;
Dong, Weiming
;
Ma, Chongyang
;
Meng, Yiping
;
Huang, Feiyue
;
Lee, Tong-yee
;
Xu, Changsheng
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浏览/下载:273/45
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提交时间:2020/12/18
Collage
layout
hidden-topic
tree-based
content-aware
summeration
Dual L-1-Normalized Context Aware Tensor Power Iteration and Its Applications to Multi-object Tracking and Multi-graph Matching
期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2019, 期号: 128, 页码: 33
作者:
Hu, Weiming
;
Shi, Xinchu
;
Zhou, Zongwei
;
Xing, Junliang
;
Ling, Haibin
;
Maybank, Stephen
Adobe PDF(6300Kb)
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浏览/下载:681/223
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提交时间:2019/12/16
Multi-dimensional assignment
Context
hyper-context aware tensor power iteration
Multi-object tracking
Multi-graph matching
跨摄像头行人重识别问题研究与应用
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, 2019
作者:
曹敏
Adobe PDF(13205Kb)
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浏览/下载:406/16
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提交时间:2019/12/09
行人重识别
度量学习
重排序
奇异问题
区域特定的度量函数
排序损失函数
群体信息
近邻样本
无权访问的条目
会议论文
作者:
Yong Yuan
;
Chen Chen
;
Xiyuan Hu
;
Silong Peng
Adobe PDF(412Kb)
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浏览/下载:110/27
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提交时间:2019/09/25
近红外荧光成像术中导航技术研究与多类临床应用探索
学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
作者:
何坤山
Adobe PDF(5601Kb)
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浏览/下载:423/4
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提交时间:2019/07/15
近红外荧光成像
术中导航
临床应用
前哨淋巴结
胸交感神经
Reconstruction of Fluorescence Molecular Tomography via a Fused LASSO Method Based on Group Sparsity Prior
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, 2019, 卷号: 66, 期号: 5, 页码: 1361-1371
作者:
Jiang, Shixin
;
Liu, Jie
;
Zhang, Guanglei
;
An, Yu
;
Meng, Hui
;
Gao, Yuan
;
Wang, Kun
;
Tian, Jie
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浏览/下载:533/123
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提交时间:2019/07/11
Fluorescence molecular tomography
image reconstruction
fused LASSO method
group sparsity
基于卷积神经网络的激发荧光断层成像重建算法研究
学位论文
工学硕士学位, 中科科学院大学: 中国科学院大学, 2019
作者:
黄超
Adobe PDF(1947Kb)
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浏览/下载:302/0
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提交时间:2019/06/20
激发荧光断层重建, 深度学习, 神经网络, 前向问题, 逆向问题