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| 面向数据容错的鲁棒模式识别 学位论文 , 2023 作者: 李修川 Adobe PDF(3580Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:82/3  |  提交时间:2023/06/25 模式识别 标签噪声 对抗样本 |
| Masked Vision-language Transformer in Fashion 期刊论文 Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 3, 页码: 421-434 作者: Ge-Peng Ji Adobe PDF(2779Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:92/38  |  提交时间:2023/05/29 Vision-language, masked image reconstruction, transformer, fashion, e-commercial |
| 基于图模型的非受控环境生物特征识别方法研究 学位论文 , 2022 作者: 任民 Adobe PDF(23737Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:221/6  |  提交时间:2022/12/13 生物特征识别,图模型,非受控环境,特征表达,对抗鲁棒性 |
| Towards Corruption-Agnostic Robust Domain Adaptation 期刊论文 ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2022, 卷号: 18, 期号: 4, 页码: 16 作者: Xu, Yifan; Sheng, Kekai; Dong, Weiming; Wu, Baoyuan; Xu, Changsheng; Hu, Bao-Gang Adobe PDF(2116Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:324/73  |  提交时间:2022/06/10 Domain adaptation corruption robustness transfer learning |
| 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:149/64  |  提交时间:2023/07/06 |
| 面向开放环境的无监督域适应研究 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022 作者: 马昕宏 Adobe PDF(14125Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:251/16  |  提交时间:2022/06/13 无监督域适应 图卷积网络 可解释深度学习 主动学习 元学习 |
| 开放环境下的高保真人脸图像生成研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022 作者: 傅朝友 Adobe PDF(98636Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:333/26  |  提交时间:2022/06/14 人脸图像生成 开放环境 对偶变分生成 异质人脸识别 |
| 融合学习特征的室外大场景视觉定位研究 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学人工智能学院, 2022 作者: 张朋举 Adobe PDF(16113Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:235/17  |  提交时间:2022/06/16 视觉定位,并行搜索,学习特征,图像检索,暗光增强 |
| 标签稀缺条件下的视觉模型可迁移性研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022 作者: 许逸凡 Adobe PDF(3427Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:163/5  |  提交时间:2022/06/13 可迁移性 半监督学习 领域自适应 自注意力机制 |
| Efficient Visual Recognition: A Survey on Recent Advances and Brain-inspired Methodologies 期刊论文 Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 5, 页码: 366-411 作者: Yang Wu Adobe PDF(6780Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:277/14  |  提交时间:2022/09/30 Visual recognition deep neural networks (DNNS) brain-inspired methodologies network compression dynamic inference survey |