中文版 | English

在结果中检索

CASIA OpenIR

浏览/检索结果: 共89条，第1-10条 帮助

已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
A Review of Predictive and Contrastive Self-supervised Learning for Medical Images 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 4, 页码: 483-513
作者:  Wei-Chien Wang;  Euijoon Ahn;  Dagan Feng;  Jinman Kim
Adobe PDF(2691Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：7/3  |  提交时间：2024/04/23
Self-supervised learning (SSL), contrastive learning, deep learning, medical image analysis, computer vision  
Long-term Visual Tracking: Review and Experimental Comparison 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2022, 卷号: 19, 期号: 6, 页码: 512-530
作者:  Chang Liu;  Xiao-Fan Chen;  Chun-Juan Bo;  Dong Wang
Adobe PDF(7769Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：3/1  |  提交时间：2024/04/23
Visual object tracking  long-term tracking  short-term tracking  re-detection  online update  
一种基于随机权神经网络的类增量学习与记忆融合方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 12, 页码: 2467-2480
作者:  李德鹏;  曾志刚
Adobe PDF(2718Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：4/1  |  提交时间：2024/04/17
连续学习  灾难性遗忘  随机权神经网络  再可塑性启发  
面向不同数据标注场景的图像目标检测研究 学位论文
, 2023
作者:  王绍儒
Adobe PDF(17545Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：194/18  |  提交时间：2023/09/20
目标检测  实例分割  噪声学习  自监督学习  轻量化网络  知识蒸馏  
Generalized Inter-class Loss for Gait Recognition 会议论文
, Lisboa, Portugal, 2022-5
作者:  Yu, Weichen;  Yu, Hongyuan;  Huang, Yan;  Wang, Liang
Adobe PDF(2034Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：72/23  |  提交时间：2023/07/03
基于特征增强的车辆重识别问题研究 学位论文
, 2023
作者:  钱文
Adobe PDF(7526Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：170/13  |  提交时间：2023/06/06
车辆重识别  特征增强  知识迁移  隐式特征对齐  生成范式  
面向微观连接组学的神经结构三维重建算法研究 学位论文
, 2022
作者:  洪贝
Adobe PDF(59244Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：195/2  |  提交时间：2023/01/11
神经结构  连接组学  电子显微镜图像  三维重建  自动分割算法  
面向行人重识别的表征学习 学位论文
工学博士, 自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:  吴锦林
Adobe PDF(6908Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：315/15  |  提交时间：2022/07/05
行人重识别  视角无偏  时序移动注意力  领域适应  无监督  
面向图像识别与物体检测的连续学习研究 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:  崔波
Adobe PDF(25344Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：233/0  |  提交时间：2022/06/28
连续学习  深度学习  图像识别  物体检测  
基于异质图像知识的视觉感知方法研究 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:  严岚
Adobe PDF(13252Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：229/11  |  提交时间：2022/06/23
异质图像  计算机视觉  深度学习  生成对抗网络