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Weakly-Supervised Video Object Grounding Via Learning Uni-Modal Associations 期刊论文
IEEE Transactions on Multimedia, 2022, 卷号: 25, 页码: 1-12
作者:  Wang, Wei;  Gao, Junyu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(5406Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：114/33  |  提交时间：2023/04/25
Visualization  Grounding  Task analysis  Prototypes  Annotations  Uncertainty  Proposals  Cross-modal retrieval  weakly-supervised learning  video object grounding  uni-modal association  
Holographic Feature Learning of Egocentric-Exocentric Videos for Multi-Domain Action Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 2273-2286
作者:  Huang, Yi;  Yang, Xiaoshan;  Gao, Junyun;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(2409Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：348/69  |  提交时间：2022/07/25
Videos  Feature extraction  Visualization  Task analysis  Computational modeling  Target recognition  Prototypes  Egocentric videos  exocentric videos  holographic feature  multi-domain  action recognition  
Learning Video Moment Retrieval Without a Single Annotated Video 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2022, 卷号: 32, 期号: 3, 页码: 1646-1657
作者:  Gao, Junyu;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：219/0  |  提交时间：2022/06/06
Visualization  Task analysis  Generators  Training  Graph neural networks  Semantics  Detectors  Video moment retrieval  graph neural network  unpaired learning  
Emotion Knowledge Driven Video Highlight Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 3999-4013
作者:  Qi, Fan;  Yang, Xiaoshan;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：213/0  |  提交时间：2021/12/28
Visualization  Training data  Predictive models  Training  Semantics  Emotion recognition  Computational modeling  Deep ranking  knowledge graph  video highlight detection  
Knowledge-driven Egocentric Multimodal Activity Recognition 期刊论文
ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2020, 卷号: 16, 期号: 4, 页码: 21
作者:  Huang, Yi;  Yang, Xiaoshan;  Gao, Junyu;  Sang, Jitao;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(1875Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：385/51  |  提交时间：2021/03/08
Egocentric videos  wearable sensors  graph neural networks