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Fast Object Detection at Constrained Energy 期刊论文
IEEE Trans. on Emerging Topics in Computing, 2016, 期号: 1-1, 页码: 99
作者:  Jingyu Liu;  Yongzhen Huang;  Junran Peng;  Jun Yao;  Liang Wang
浏览  |  Adobe PDF(2002Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：279/89  |  提交时间：2018/01/03
Object Detection  Constrained Energy  Fast-rcnn  
Look and Think Twice: Capturing Top-down Visual Attention With Feedback Convolutional Neural Networks 会议论文
, Santiago, Chile, 2015-12-01
作者:  Chunshui Cao;  Xianming Liu;  Jiang Wang;  Yinan Yu;  Wei Xu;  Yi Yang;  Deva Ramanan;  Chang Huang;  Zilei Wang;  Thomas Huang;  Yongzhen Huang;  Liang Wang
Adobe PDF(2478Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：403/172  |  提交时间：2017/02/27
Multi-view Descriptor Mining via Codeword Net for Action Recognition 会议论文
, Quebec, Canada, 2015-09-01
作者:  Jingyu Liu;  Yongzhen Huang;  Xiaojiang Peng;  Liang Wang
Adobe PDF(575Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：237/107  |  提交时间：2017/02/27
Auto-encoder Based Data Clustering 会议论文
Proc. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, Havana, Cuba, 2013
作者:  Chunfeng Song;  Feng Liu;  Yongzhen Huang;  Liang Wang;  Tieniu Tan
浏览  |  Adobe PDF(268Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：319/104  |  提交时间：2017/02/25
Spatial modeling via feature co-pooling and SG grafting 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 139, 页码: 415-422
作者:  Liu, Feng;  Huang, Yongzhen;  Wang, Liang;  Yang, Wankou;  Sun, Changyin
收藏  |  浏览/下载：162/0  |  提交时间：2015/08/12
Object Classification  Spatial Modeling  Feature Selection  
Hierarchical feature coding for image classification 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 144, 期号: 144, 页码: 509-515
作者:  Liu, Jingyu;  Huang, Yongzhen;  Wang, Liang;  Wu, Shu
浏览  |  Adobe PDF(1263Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：343/104  |  提交时间：2015/08/12
Image Classification  Hierarchical Encoding  Higher Level Representation  
Deep auto-encoder based clustering 期刊论文
INTELLIGENT DATA ANALYSIS, 2014, 卷号: 18, 期号: 140709, 页码: S65-S76
作者:  Song, Chunfeng;  Huang, Yongzhen;  Liu, Feng;  Wang, Zhenyu;  Wang, Liang
Adobe PDF(1272Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：238/67  |  提交时间：2015/08/12
Clustering  Deep Auto-encoder  Non-linear Transformation  Complicated Data