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Unfolding the Alternating Optimization for Blind Super Resolution 会议论文
, 加拿大渥太华, 2020-12
作者:  Luo, Zhengxiong;  Huang, Yan;  Li, Shang;  Wang, Liang;  Tan, Tieniu
Adobe PDF(28741Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：82/25  |  提交时间：2023/06/09
Stronger, Faster and More Explainable: A Graph Convolutional Baseline for Skeleton-based Action Recognition 会议论文
, Seattle, WA, USA, 2020.10.12 -- 2020.10.16
作者:  Song, Yi-Fan;  Zhang, Zhang;  Shan, Caifeng;  Wang, Liang
Adobe PDF(1621Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：209/47  |  提交时间：2021/06/24
Action Recognition  Skeleton  ResGCN  Bottleneck  Part Attention  
Relational graph neural network for situation recognition 期刊论文
Pattern Recognition, 2020, 期号: 108, 页码: 107544
作者:  Jing Y(荆雅);  Wang JB(王君波);  Wang W(王威);  Wang L(王亮);  Tan TN(谭铁牛)
Adobe PDF(3098Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：204/48  |  提交时间：2021/06/07
Situation recognition  Relationship modeling  Graph neural network  Reinforcement learning  
Robust Object Tracking via Information Theoretic Measures 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 卷号: 17, 期号: 5, 页码: 652-666
作者:  Wei-Ning Wang;  Qi Li;  Liang Wang
Adobe PDF(1855Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：191/32  |  提交时间：2021/02/22
Object tracking  information theoretic measures  correntropy  template update  robust to complex noises.  
Robust Object Tracking via Information Theoretic Measures 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2020, 期号: 17, 页码: 1
作者:  Wang, Weining;  Li, Qi;  Wang, Liang
浏览  |  Adobe PDF(9045Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：219/64  |  提交时间：2020/09/03
Object tracking, information theoretic measures, correntropy, template update, robust to complex noises