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Global Instance Tracking: Locating Target More Like Humans 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2023, 卷号: 45, 期号: 1, 页码: 576-592
作者:  Hu, Shiyu;  Zhao, Xin;  Huang, Lianghua;  Huang, Kaiqi
Adobe PDF(15055Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：197/54  |  提交时间：2023/02/22
Global instance tracking  single object tracking  benchmark dataset  performance evaluation  human tracking ability  
对抗场景中的智能体策略泛化研究 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, 2022
作者:  陈皓
Adobe PDF(13782Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：279/14  |  提交时间：2022/06/16
深度强化学习  多智能体  策略泛化  Ad-Hoc 协作  信用分配  
对抗环境中基于值分解框架的多智能体协同算法研究 学位论文
工学硕士, 中科院自动化研究所: 中科院自动化研究所, 2022
作者:  杨光开
Adobe PDF(17847Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：209/7  |  提交时间：2022/06/13
多智能体协同，信用分配，贝叶斯超网络，部分可观测约束，贝叶斯神经网络  
Universal adversarial perturbations against object detection 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2021, 卷号: 110, 期号: 无, 页码: 107584
作者:  Li, Debang;  Zhang, Junge;  Huang, Kaiqi
Adobe PDF(4553Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：279/33  |  提交时间：2021/01/06
Adversarial examples  Object detection  Universal adversarial perturbation  
SSAP: Single-Shot Instance Segmentation With Affinity Pyramid 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2021, 卷号: 31, 期号: 2, 页码: 661-673
作者:  Gao, Naiyu;  Shan, Yanhu;  Wang, Yupei;  Zhao, Xin;  Huang, Kaiqi
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Instance segmentation  panoptic segmentation  pixel-pair affinity  graph partition  
Learning to Learn Cropping Models for Different Aspect Ratio Requirements 会议论文
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, Virtual, 14-19, June, 2020
作者:  Li, Debang;  Zhang, Junge;  Huang, Kaiqi
Adobe PDF(1065Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：179/57  |  提交时间：2021/05/31
Improve Person Re-Identification With Part Awareness Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2020, 卷号: 29, 页码: 7468-7481
作者:  Huang, Houjing;  Yang, Wenjie;  Lin, Jinbin;  Huang, Guan;  Xu, Jiamiao;  Wang, Guoli;  Chen, Xiaotang;  Huang, Kaiqi
Adobe PDF(3927Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：276/52  |  提交时间：2020/08/31
Person re-identification  part awareness  part segmentation  multi-task learning