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DYNAMIC OBJECT-AWARE MONOCULAR VISUAL ODOMETRY WITH LOCAL AND GLOBAL INFORMATION AGGREGATION 会议论文
, Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2020.10.25-2020.10.28
作者:  Wan Yiming;  Gao Wei;  Han Sheng;  Wu Yihong
Adobe PDF(3073Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:348/102  |  提交时间:2020/06/10
Exploring the Side Information Fusion Method with Spatial-temporal Model for Taxi Demand Prediction 会议论文
, 中国 厦门, 2020-7-24
作者:  Jia Mou;  Yu Liu;  Dongchang Liu
Adobe PDF(853Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:174/52  |  提交时间:2021/05/27
SideInfo-STNet  Spatial-temporal data  Taxi demand prediction  Deep learning  
自然场景文本检测与识别技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  盛芬芬
Adobe PDF(14633Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:474/21  |  提交时间:2020/06/12
自然场景图像  文本检测  文本识别  端到端提取  深度学习  
基于编解码框架的端到端语音识别技术研究 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, 2020
作者:  董林昊
Adobe PDF(5860Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:378/26  |  提交时间:2020/06/13
语音识别技术  神经网络  编解码框架  端到端建模  
基于时序上下文的连续情感识别研究 学位论文
, 中科院自动化所: 中国科学院大学, 2020
作者:  黄健
Adobe PDF(12715Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:328/3  |  提交时间:2020/06/20
情感识别  连续情感表示模型  情感特征  情感时序建模  多模态情感融合  
基于深度学习的视觉里程计与视觉定位技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  万一鸣
Adobe PDF(11938Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:259/12  |  提交时间:2020/06/10
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面向水下环境的时序视觉检测方法研究 学位论文
工学博士, 在线: 中国科学院大学, 2020
作者:  陈星宇
Adobe PDF(13345Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:429/25  |  提交时间:2020/06/08
水下机器视觉  目标检测  图像质量恢复  目标跟踪  深度学习  环境感知  水下机器人  
视频中的场景文本检测方法研究 其他
2020-05-01
作者:  杨学行
Adobe PDF(9073Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:197/3  |  提交时间:2020/07/23
视频文本检测,最大稳定极值区域,网络流,马尔科夫决策过程  
Temporally Identity-Aware SSD With Attentional LSTM 期刊论文
IEEE Transactions on Cybernetics, 2020, 卷号: 56, 期号: 6, 页码: 2674–2686
作者:  Chen, Xingyu;  Yu, Junzhi;  Wu, Zhengxing
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Object detection  Sequential learning  Trackingby-detection  Video processing  
Learning to Generate Radar Image Sequences Using Two-Stage Generative Adversarial Networks 期刊论文
IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2020, 卷号: 17, 期号: 3, 页码: 401-405
作者:  Zhang, Chenyang;  Yang, Xuebing;  Tang, Yongqiang;  Zhang, Wensheng
Adobe PDF(2861Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:262/45  |  提交时间:2020/06/02
Deep learning  extreme precipitation  generative adversarial networks (GANs)  radar image sequences