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Meta-USR: A Unified Super-Resolution Network for Multiple Degradation Parameters 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 卷号: 32, 期号: 9, 页码: 4151-4165
作者:  Hu, Xuecai;  Zhang, Zhang;  Shan, Caifeng;  Wang, Zilei;  Wang, Liang;  Tan, Tieniu
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Degradation  Kernel  Noise level  Convolution  Spatial resolution  Imaging  Arbitrary degradation  blur kernel  deep learning  meta-learning  scale factor  super-resolution  
Richly Activated Graph Convolutional Network for Robust Skeleton-Based Action Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2021, 卷号: 31, 期号: 5, 页码: 1915-1925
作者:  Song, Yi-Fan;  Zhang, Zhang;  Shan, Caifeng;  Wang, Liang
Adobe PDF(3381Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：369/56  |  提交时间：2021/06/15
Skeleton  Robustness  Noise measurement  Three-dimensional displays  Degradation  Standards  Feature extraction  Action recognition  skeleton  activation map  graph convolutional network  occlusion  jittering