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Dual Instance-Consistent Network for Cross-Domain Object Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2023, 卷号: 45, 期号: 6, 页码: 7338-7352
作者:  Jiao, Yifan;  Yao, Hantao;  Xu, Changsheng
收藏  |  浏览/下载：37/0  |  提交时间：2023/11/17
Feature extraction  Object detection  Detectors  Visualization  Proposals  Head  Task analysis  Cross-domain object detection  domain-specific description  dual instance-consistent network  
Understanding and Mitigating Overfitting in Prompt Tuning for Vision-Language Models 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2023, 卷号: 33, 期号: 9, 页码: 4616-4629
作者:  Ma, Chengcheng;  Liu, Yang;  Deng, Jiankang;  Xie, Lingxi;  Dong, Weiming;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(1644Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：103/15  |  提交时间：2023/11/16
Vision-language model  prompt tuning  over-fitting  subspace learning  gradient projection  
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：331/64  |  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  
The Model May Fit You: User-Generalized Cross-Modal Retrieval 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 24, 页码: 2998-3012
作者:  Ma, Xinhong;  Yang, Xiaoshan;  Gao, Junyu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(6549Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：255/48  |  提交时间：2022/06/17
cross-modal retrieval  domain generalization  meta-learning  
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：412/87  |  提交时间：2022/06/10
Domain adaptation  corruption robustness  transfer learning  
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：220/0  |  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  
Transformers in computational visual media: A survey 期刊论文
Computational Visual Media, 2021, 卷号: 8, 期号: 1, 页码: 33-62
作者:  Xu,Yifan;  Wei,Huapeng;  Lin,Minxuan;  Deng,Yingying;  Sheng,Kekai;  Zhang,Mengdan;  Tang,Fan;  Dong,Weiming;  Huang,Feiyue;  Xu,Changsheng
Adobe PDF(5366Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：280/35  |  提交时间：2021/12/28
visual transformer  computational visual media (CVM)  high-level vision  low-level vision  image generation  multi-modal learning  
Unsupervised Video Summarization via Relation-Aware Assignment Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 卷号: 23, 页码: 3203-3214
作者:  Gao, Junyu;  Yang, Xiaoshan;  Zhang, Yingying;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(3649Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：312/62  |  提交时间：2021/11/03
Feature extraction  Training  Optimization  Semantics  Recurrent neural networks  Task analysis  Graph neural network  unsupervised learning  video summarization  
Intra-domain Consistency Enhancement for Unsupervised Person Re-identification 期刊论文
IEEE Transactions on Multimedia, 2021, 卷号: 0, 期号: 0, 页码: 0-0
作者:  Li, Yaoyu;  Yao, Hantao;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(2167Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：195/54  |  提交时间：2021/06/22
Person Re-identification  unsupervised domain adaptation  representation learning  
Health Status Prediction with Local-Global Heterogeneous Behavior Graph 期刊论文
ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications, 2021, 卷号: 0, 期号: 0, 页码: 0
作者:  Ma, Xuan;  Yang, Xiaoshan;  Gao, Junyu;  Xu, Changsheng
Adobe PDF(1170Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：234/64  |  提交时间：2021/06/16
Health Status Prediction  Graph Neural Networks  Individual Behavior