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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Few-Shot Visual Classification Using Image Pairs With Binary Transformation 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2020, 卷号: 30, 期号: 9, 页码: 2867-2871 作者:  Zhang, Chunjie;  Li, Chenghua;  Cheng, Jian 收藏  |  浏览/下载：29/0  |  提交时间：2021/01/07 Training  Visualization  Testing  Correlation  Image representation  Automation  Convolutional neural networks  Few-shot classification  visual classification  image pair  binary transformation  object categorization   Multiview Semantic Representation for Visual Recognition 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2020, 卷号: 50, 期号: 5, 页码: 2038-2049 作者:  Zhang, Chunjie;  Cheng, Jian;  Tian, Qi 收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2020/06/22 Image classification  multiview  object categorization  semantic representation  visual recognition   Image-level classification by hierarchical structure learning with visual and semantic similarities 期刊论文 INFORMATION SCIENCES, 2018, 卷号: 422, 期号: 422, 页码: 271-281 作者:  Zhang, Chunjie;  Cheng, Jian;  Tian, Qi 收藏  |  浏览/下载：16/0  |  提交时间：2017/09/14 Image Classification  Hierarchical Structure Learning  Image-level Modeling  Object Categorization   基于属性建模和知识学习的大规模图像检索 学位论文 工程博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者:  傅建龙 收藏  |  浏览/下载：132/0  |  提交时间：2015/09/02 属性建模  知识学习  图像检索  图像标注  Attribute Modeling  Knowledge Learning  Image Retrieval  Image Tagging   通用视觉对象分类方法与系统 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者:  程刚 收藏  |  浏览/下载：29/0  |  提交时间：2015/09/02 视觉对象分类  多特征融合  二值化特征变换  场景图像分类  判别性词典学习  visual object categorization  multi-feature fusion  adaptive binarized data transformation  scene image categorization  discriminative dictionary learning   自然场景图像语义识别及标注算法研究 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者:  江爱文 收藏  |  浏览/下载：64/0  |  提交时间：2015/09/02 自然场景图像语义分类  视觉目标类识别  图像多标签标注  基于内容的图像检索  图像理解  Natural scene image semantic classification  visual object classes categorization  multi-label image annotation  content based image retrieval  image understanding