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基于流形正则化框架和MMD的域自适应BLS模型 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1458-1471
作者:  赵慧敏;  郑建杰;  郭晨;  邓武
Adobe PDF(4623Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:9/3  |  提交时间:2024/07/25
宽度学习系统  流形正则化框架  最大均值差异  域自适应  图像分类  
扩展目标跟踪中基于深度强化学习的传感器管理方法 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1417-1431
作者:  张虹芸;  陈辉;  张文旭
Adobe PDF(6523Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:7/4  |  提交时间:2024/07/25
传感器管理  扩展目标跟踪  深度强化学习  双延迟深度确定性策略梯度  信息增益  
非平衡数据流在线主动学习方法 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1389-1401
作者:  李艳红;  任霖;  王素格;  李德玉
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主动学习  数据流分类  多类非平衡  概念漂移  
基于料面视频图像分析的高炉异常状态智能感知与识别 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1345-1362
作者:  朱霁霖;  桂卫华;  蒋朝辉;  陈致蓬;  方怡静
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高炉  料面图像  高炉异常状态感知  高炉异常状态识别  多级残差通道注意力模块  
基于特征变换和度量网络的小样本学习算法 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1305-1314
作者:  王多瑞;  杜杨;  董兰芳;  胡卫明;  李兵
Adobe PDF(1177Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:4/3  |  提交时间:2024/07/25
特征变换  度量学习  小样本学习  残差学习  
面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1284-1304
作者:  马宁;  曹云峰
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自主着陆  无人机  机器视觉  着陆场检测  位姿估计  信息融合  
基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 7, 页码: 1261-1283
作者:  伍麟;  郝鸿宇;  宋友
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表面缺陷检测  计算机视觉  金属表面缺陷  自动化检测  
Towards Noiseless Object Contours for Weakly Supervised Semantic Segmentation 会议论文
, New Orleans, 2022.6.19-2022.6.24
作者:  Li, Jing;  Fan, Junsong;  Zhang, Zhaoxiang
Adobe PDF(2241Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:4/1  |  提交时间:2024/07/24
Segmentation, Weakly Supervised, Contour  
Fully Data-Driven Pseudo Label Estimation for Pointly-Supervised Panoptic Segmentation 会议论文
, Vancouver, 2024.2.22-2024.2.25
作者:  Li, Jing;  Fan, Junsong;  Yang, Yuran;  Mei, Shuqi;  Xiao, Jun;  Zhang, Zhaoxiang
Adobe PDF(2720Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:11/4  |  提交时间:2024/07/24
Panoptic Segmentation  Pointly-Supervised  Pseudo Label Estimation  Data-Driven  
Learning Top-K Subtask Planning Tree Based on Discriminative Representation Pretraining for Decision-making 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 782-800
作者:  Jingqing Ruan;   Kaishen Wang;   Qingyang Zhang;   Dengpeng Xing;   Bo Xu
Adobe PDF(4577Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:14/6  |  提交时间:2024/07/18
Reinforcement learning  representation learning  subtask planning  task decomposition  pretraining.