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HAIR: Hierarchical Visual-Semantic Relational Reasoning for Video Question Answering 会议论文
, 线上, 2021-10
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Wang, Weining;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(1174Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：183/38  |  提交时间：2022/06/15
Erasing-based Attention Learning for Visual Question Answering 会议论文
, Nice, France, 2019-10
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Hong, Richang;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(2319Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：163/50  |  提交时间：2022/06/15
Densely Connected Attention Flow for Visual Question Answering 会议论文
, 中国澳门, 2019-8
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Fang, Zhiwei;  Hong, Richang
Adobe PDF(681Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：148/60  |  提交时间：2022/06/14
Question-Guided Erasing-Based Spatiotemporal Attention Learning for Video Question Answering 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 页码: 0
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Hong, Richang;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(3550Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：328/80  |  提交时间：2022/01/27
video question answering  attention mechanism  metric learning  
Visual Question Answering With Dense Inter- and Intra-Modality Interactions 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 3518-3529
作者:  Liu, Fei;  Liu, Jing;  Fang, Zhiwei;  Hong, Richang;  Lu, Hanqing
Adobe PDF(2891Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：295/61  |  提交时间：2021/12/28
Visualization  Knowledge discovery  Connectors  Encoding  Task analysis  Image coding  Stacking  Visual question answering  attention  dense interactions  
Normalized and Geometry-Aware Self-Attention Network for Image Captioning 会议论文
, 线上, 2020.06.14
作者:  Guo LT(郭龙腾);  Liu J(刘静);  Zhu XX(朱欣鑫);  Yao P(姚鹏);  Lu SC(卢诗晨);  Lu HQ(卢汉清)
Adobe PDF(574Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：309/74  |  提交时间：2021/06/25
Image captioning  Self-attention  
Hybrid Learning Framework for Large-Scale Web Image Annotation and Localization 会议论文
CEUR Workshop Proceedings 1391, Toulouse, France, September 8-11, 2015
作者:  Yong Li;  Jing Liu;  Yuhang Wang;  Bingyuan Liu;  Jun Fu;  Yunze Gao;  Hui Wu;  Hang Song;  Peng Ying;  Hanqing Lu
Adobe PDF(1331Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：425/99  |  提交时间：2016/06/27
Hybrid Learning  Svm  Fast R-cnn  Annotation  Concept Localization