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Multi-Object Tracking With Spatial-Temporal Topology-Based Detector 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2022, 卷号: 32, 期号: 5, 页码: 3023-3035
作者:  You, Sisi;  Yao, Hantao;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：287/0  |  提交时间：2022/06/10
Target tracking  Topology  Tracking  Detectors  Visualization  Trajectory  Proposals  Multi-object tracking  spatial-temporal topology-based detector  spatial topology constraint  temporal topology constraint  
Unsupervised Video Summarization via Relation-Aware Assignment Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 3203-3214
作者:  Gao, Junyu;  Yang, Xiaoshan;  Zhang, Yingying;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(3649Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：351/69  |  提交时间：2021/11/03
Feature extraction  Training  Optimization  Semantics  Recurrent neural networks  Task analysis  Graph neural network  unsupervised learning  video summarization  
Multi-Target Multi-Camera Tracking With Optical-Based Pose Association 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2021, 卷号: 31, 期号: 8, 页码: 3105-3117
作者:  You, Sisi;  Yao, Hantao;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：247/0  |  提交时间：2021/11/02
Target tracking  Trajectory  Cameras  Visualization  Feature extraction  Proposals  Object detection  Multi-target multi-camera tracking  pose estimation  optical flow  pose matching  
PEN: Pose-Embedding Network for Pedestrian Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2021, 卷号: 31, 期号: 3, 页码: 1150-1162
作者:  Jiao, Yifan;  Yao, Hantao;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：188/0  |  提交时间：2021/05/10
Visualization  Proposals  Detectors  Feature extraction  Object detection  Pose estimation  Fuses  Pedestrian detection  pedestrian recognization network  pose-embedding  pose information  
SMART: Joint Sampling and Regression for Visual Tracking 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2019, 卷号: 28, 期号: 8, 页码: 3923-3935
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Xu, Changsheng
浏览  |  Adobe PDF(9244Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：375/49  |  提交时间：2019/09/30
Visual tracking  deep learning  sampling and regression