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从视频到语言:视频描述和标题生成方法研究 学位论文
, 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:  张子琦
Adobe PDF(19170Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1120/14  |  提交时间:2022/06/16
视觉与语言  视频内容描述  视频标题生成  外部语言模型  开卷视频描述  中文短视频-文本基准  大规模多模态预训练  
深度卷积神经网络压缩与加速方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021
作者:  阮晓峰
Adobe PDF(23075Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:269/9  |  提交时间:2021/06/17
深度卷积神经网络  模型压缩与加速  结构化剪枝  结构化稀疏  知识迁移  
基于深度卷积网络的多目标跟踪方法研究 学位论文
工学博士, 中科院自动化研究所智能化大厦: 中科院自动化研究所, 2021
作者:  周宗伟
Adobe PDF(7507Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:258/12  |  提交时间:2021/05/28
深度学习  卷积神经网络  在线跟踪  多目标跟踪  实时跟踪  
基于深度学习的自动人脸年龄估计研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  李凯
Adobe PDF(9812Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:371/8  |  提交时间:2018/05/30
人脸年龄估计  深度学习  多任务学习  样本不均衡学习  代价敏感学习  
基于贝叶斯多核学习的行为识别 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者:  孙雯
Adobe PDF(9925Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:295/6  |  提交时间:2017/06/07
人体行为识别  多核学习方法  特征融合算法  
图像显著物体检测算法与应用 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2016
作者:  彭厚文
Adobe PDF(59649Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:314/5  |  提交时间:2016/06/28
显著物体检测  矩阵分解  结构化稀疏  Rgbd图像  图像记忆性预测  
基于物体识别与信息融合的毒品网页分类研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  胡瑞光
Adobe PDF(4313Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:215/0  |  提交时间:2015/09/02
吸毒工具  大麻  显著性驱动非线性扩散滤波  毒品网页  多示例学习  多模态信息融合  Drug-taking Instruments  Cannabis  Saliency Driven Nonlinear Diffusion Filtering  Drug Web Pages  Multi-instance Learning  Multi-modal Information Fusion  
多目标跟踪及其在航拍视频中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:  史信楚
Adobe PDF(1828Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:522/0  |  提交时间:2015/09/02
多目标跟踪  数据关联  秩一张量近似  场景和运动上下文关系    Multiple Target Tracking  Data Association  Rank-1 Tensor Approximation  Scene And Motion Context  Aerial Video Analysis  
移动摄像机下目标的轮廓与区域跟踪 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  李威
Adobe PDF(4248Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:119/0  |  提交时间:2015/09/02
目标的轮廓跟踪  目标的区域跟踪  表观模型  Contour Based Object Tracking  Region Based Object Tracking  Observation Model  
基于子空间和迁移学习的目标跟踪 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  罗文寒
Adobe PDF(2845Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:242/0  |  提交时间:2015/09/02
视觉监控  多目标跟踪  子空间  遮挡处理  表观分块  迁移学习  Boosting  Visual Surveillance  Multiple Object Tracking  Subspace  Occlusion Handling  Appearance Division  Transfer Learning  Boosting