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Frequency-based pseudo-domain generation for domain generalizable object detection 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2023, 卷号: 542, 页码: 12
作者:  Zhang, Siqi;  Zhang, Lu;  Liu, Zhi-Yong
Adobe PDF(3838Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：138/11  |  提交时间：2023/11/17
Domain generalization  Object detection  Transfer learning  Self-Supervised learning  
Dual-discriminator adversarial framework for data-free quantization 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 511, 页码: 67-77
作者:  Li, Zhikai;  Ma, Liping;  Long, Xianlei;  Xiao, Junrui;  Gu, Qingyi
Adobe PDF(1512Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：349/75  |  提交时间：2022/11/21
Model compression  Quantized neural networks  Data-free quantization  
PSNet: Perspective-sensitive convolutional network for object detection 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 468, 页码: 384-395
作者:  Zhang, Xin;  Liu, Yicheng;  Huo, Chunlei;  Xu, Nuo;  Wang, Lingfeng;  Pan, Chunhong
Adobe PDF(8656Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：341/44  |  提交时间：2021/12/28
Object detection  Perspective-sensitive  Structural neural network  
Dynamic camera configuration learning for high-confidence active object detection 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2021, 卷号: 466, 页码: 113-127
作者:  Xu, Nuo;  Huo, Chunlei;  Zhang, Xin;  Cao, Yong;  Meng, Gaofeng;  Pan, Chunhong
Adobe PDF(4412Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：321/63  |  提交时间：2021/12/28
Object detection  Active object detection  Deep reinforcement learning  Camera control  
Un-supervised and semi-supervised hand segmentation in egocentric images with noisy label learning 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 334, 期号: 2019, 页码: 11-24
作者:  Li, Yinlin;  Jia, Lihao;  Wang, Zidong;  Qian, Yang;  Qiao, Hong
浏览  |  Adobe PDF(4423Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：510/99  |  提交时间：2019/07/12
Hand segmentation  Un-supervised  Semi-supervised  Deep convolutional neural network  Noisy label  
Image tag-ranking via pairwise supervision based semi-supervised model 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 167, 页码: 614-624
作者:  He, Yonghao;  Kang, Cuicui;  Wang, Jian;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
浏览  |  Adobe PDF(1512Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：376/124  |  提交时间：2015/09/23
Image Tag-ranking  Pairwise Supervision  Learning To Rank