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Blind image quality assessment via learnable attention-based pooling 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 91, 页码: 332-344
Authors:  Gu, Jie;  Meng, Gaofeng;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
View  |  Adobe PDF(3081Kb)  |  Favorite  |  View/Download:93/32  |  Submit date:2019/05/15
Image quality assessment  Perceptual image quality  Visual attention  Convolutional neural network  Learnable pooling  
多视几何与数据驱动相结合的深度估计算法研究 学位论文
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019
Authors:  陈天
Adobe PDF(5263Kb)  |  Favorite  |  View/Download:25/0  |  Submit date:2019/06/13
环境感知  计算机三维视觉  视觉感知  深度估计  
精细化图像像素级二分类问题研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所;中国科学院大学: 中国科学院自动化研究所;中国科学院大学, 2019
Authors:  王裕沛
Adobe PDF(10289Kb)  |  Favorite  |  View/Download:27/2  |  Submit date:2019/07/06
图像像素级二分类  边缘检测  阴影区域分割  显著性物体分割  
基于对抗学习的人脸表情编辑方法研究 学位论文
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
Authors:  卢治合
Adobe PDF(7568Kb)  |  Favorite  |  View/Download:28/1  |  Submit date:2019/06/24
人脸属性分析  人脸表情编辑  人脸关键点  人脸解析  生成对抗网络  人脸识别  
图像美学质量评估的方法与应用 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, 2019
Authors:  盛柯恺
Adobe PDF(18854Kb)  |  Favorite  |  View/Download:46/1  |  Submit date:2019/06/18
图像美学质量评估  注意力机制  自监督学习  正则化策略  排序学习  深度学习  
面向社交媒体的用户建模方法研究 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, 2019
Authors:  蔡驰宇
Adobe PDF(4240Kb)  |  Favorite  |  View/Download:52/3  |  Submit date:2019/06/08
社交媒体  用户建模  用户检测  跨平台  深度学习  
基于深度学习的语音合成方法研究 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, 2019
Authors:  郑艺斌
Adobe PDF(8630Kb)  |  Favorite  |  View/Download:24/1  |  Submit date:2019/06/18
语音合成  深度学习  韵律建模  端到端声学建模  多风格建模  
任务型对话系统中口语理解模块方法研究 学位论文
工学硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2019
Authors:  白赫
Adobe PDF(2958Kb)  |  Favorite  |  View/Download:25/3  |  Submit date:2019/06/17
对话系统  口语理解  跨语言迁移  强化学习  多任务学习  
基于深度学习的视觉目标跟踪方法研究 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, 2019
Authors:  赵飞
Adobe PDF(37107Kb)  |  Favorite  |  View/Download:46/1  |  Submit date:2019/06/04
视觉目标跟踪  深度学习  强化学习  对抗学习  
物体分类与检测中的小样本学习 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, 2019
Authors:  李岩
Adobe PDF(78887Kb)  |  Favorite  |  View/Download:27/0  |  Submit date:2019/06/06
物体分类  物体检测  小样本学习  零样本学习  混合监督检测