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Intra-domain Consistency Enhancement for Unsupervised Person Re-identification 期刊论文
IEEE Transactions on Multimedia, 2021, 卷号: 0, 期号: 0, 页码: 0-0
作者:  Li, Yaoyu;  Yao, Hantao;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(2167Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：188/52  |  提交时间：2021/06/22
Person Re-identification  unsupervised domain adaptation  representation learning  
A Unified Generative Adversarial Framework for Image Generation and Person Re-identification 会议论文
ACM Multimedia Conference (MM 18), Seoul, Republic of Korea, October 22–26, 2018
作者:  Li, Yaoyu;  Zhang, Tianzhu;  Duan, Lingyu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(3314Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：153/46  |  提交时间：2021/06/22
Person Re-identification  Multimedia System  GAN  
Part-based Structured Representation Learning for Person Re-identification 期刊论文
ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2020, 卷号: 16, 期号: 4, 页码: 22
作者:  Li, Yaoyu;  Yao, Hantao;  Zhang, Tianzhu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(19052Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：268/35  |  提交时间：2021/03/08
Person re-identification  representation learning  graph convolutional network  
Deep Multi-Modality Adversarial Networks for Unsupervised Domain Adaptation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2019, 卷号: 21, 期号: 9, 页码: 2419-2431
作者:  Ma, Xinhong;  Zhang, Tianzhu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(2142Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：330/41  |  提交时间：2019/12/16
Unsupervised domain adaptation  triplet loss  stacked attention  multi-modality  social event recognition  
P2T: Part-to-Target Tracking via Deep Regression Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2018, 卷号: 27, 期号: 6, 页码: 3074-3086
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Yang, Xiaoshan;  Xu, Changsheng
浏览  |  Adobe PDF(5803Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：380/106  |  提交时间：2018/10/10
Visual Tracking  Deep Learning  Part-based Tracker  
Deep Relative Tracking 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2017, 卷号: 26, 期号: 4, 页码: 1845-1858
作者:  Gao, Junyu;  Zhang, Tianzhu;  Yang, Xiaoshan;  Xu, Changsheng;  Changsheng Xu
浏览  |  Adobe PDF(5252Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：576/237  |  提交时间：2017/02/23
Visual Tracking  Deep Learning  Relative Model