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Seek Common Ground While Reserving Differences: A Model-Agnostic Module for Noisy Domain Adaptation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 1020-1030
作者:  Zuo, Yukun;  Yao, Hantao;  Zhuang, Liansheng;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：211/0  |  提交时间：2022/06/06
Noise measurement  Adaptation models  Predictive models  Reliability  Task analysis  Standards  Data models  Noisy domain adaptation  Seek common ground component  Reserve differences component  
Holographic Feature Learning of Egocentric-Exocentric Videos for Multi-Domain Action Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 2273-2286
作者:  Huang, Yi;  Yang, Xiaoshan;  Gao, Junyun;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(2409Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：318/62  |  提交时间：2022/07/25
Videos  Feature extraction  Visualization  Task analysis  Computational modeling  Target recognition  Prototypes  Egocentric videos  exocentric videos  holographic feature  multi-domain  action recognition  
Multimodal Disentangled Domain Adaption for Social Media Event Rumor Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 4441-4454
作者:  Zhang, Huaiwen;  Qian, Shengsheng;  Fang, Quan;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：211/0  |  提交时间：2022/01/27
Social networking (online)  Feature extraction  Task analysis  Adaptation models  Writing  Visualization  Training  Disentanglement representation learning  domain adaptation  event rumor detection  social media  
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：331/41  |  提交时间：2019/12/16
Unsupervised domain adaptation  triplet loss  stacked attention  multi-modality  social event recognition