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BEVBert: Multimodal Map Pre-training for Language-guided Navigation 会议论文
Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, Paris, France, 2023-10-2
作者:  Dong An;  Yuankai Qi;  Yangguang Li;  Yan Huang;  Liang Wang;  Tieniu Tan;  Jing Shao
Adobe PDF(1722Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：13/1  |  提交时间：2024/05/28
Second-Order Global Attention Networks for Graph Classification and Regression 会议论文
, Beijing, China, August 27-28, 2022
作者:  Hu Fenyu;  Cui Zeyu;  Wu Shu;  Liu Qiang;  Wu Jinlin;  Wang Liang;  Tan Tieniu
Adobe PDF(69424Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：194/69  |  提交时间：2023/07/06
Information Bottleneck Disentanglement for Identity Swapping 会议论文
, 线上, 2021.6.19
作者:  Gao, Gege;  Huang, Huaibo;  Fu, Chaoyou;  Li, Zhaoyang;  He, Ran
Adobe PDF(7781Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：142/41  |  提交时间：2022/06/15
基于视觉与语言的行人理解 学位论文
, 自动化研究所智能化大厦1610: 中国科学院大学自动化研究所, 2021
作者:  荆雅
Adobe PDF(21773Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：350/12  |  提交时间：2021/06/21
情境识别  行人检索  行人分割  多模态对齐  关系学习  
Richly Activated Graph Convolutional Network for Robust Skeleton-Based Action Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2021, 卷号: 31, 期号: 5, 页码: 1915-1925
作者:  Song, Yi-Fan;  Zhang, Zhang;  Shan, Caifeng;  Wang, Liang
Adobe PDF(3381Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：376/57  |  提交时间：2021/06/15
Skeleton  Robustness  Noise measurement  Three-dimensional displays  Degradation  Standards  Feature extraction  Action recognition  skeleton  activation map  graph convolutional network  occlusion  jittering  
Locate then Segment: A Strong Pipeline for Referring Image Segmentation 会议论文
, virtual, 2021-6
作者:  Jing Y(荆雅);  Kong T(孔涛);  Wang W(王威);  Wang L(王亮);  Li L(李磊);  Tan TN(谭铁牛)
Adobe PDF(4191Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：262/51  |  提交时间：2021/06/07
Disentangled Representation Learning of Makeup Portraits in the Wild 期刊论文
International Journal of Computer Vision, 2019, 卷号: -, 期号: -, 页码: -
作者:  Li, Yi;  Huang, Huaibo;  Cao, Jie;  He, Ran;  Tan, Tieniu
浏览  |  Adobe PDF(24456Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：289/64  |  提交时间：2020/06/10
Face verification  Makeup transfer  Disentangled feature  Correspondence field