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Context and Difference Enhancement Network for Change Detection 期刊论文
IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, 2022, 卷号: 15
作者:  Song, Dawei;  Dong, Yongsheng;  Li, Xuelong
Adobe PDF(5123Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：147/0  |  提交时间：2022/12/02
Transformers  Feature extraction  Context modeling  Task analysis  Remote sensing  Data mining  Semantics  Change detection (CD)  content difference enhancement  global context  remote sensing  
TTH-RNN: Tensor-Train Hierarchical Recurrent Neural Network for Video Summarization 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, 2021, 卷号: 68, 期号: 4, 页码: 3629-3637
作者:  Zhao, Bin;  Li, Xuelong;  Lu, Xiaoqiang
Adobe PDF(1796Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：210/0  |  提交时间：2021/01/07
Recurrent neural networks  Training  Task analysis  Tensors  Matrix decomposition  Standards  Feature extraction  Hierarchical structure  tensor-train embedding layer  video summarization  
Nonlocal Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2020, 卷号: 58, 期号: 12, 页码: 8246-8257
作者:  Mou, Lichao;  Lu, Xiaoqiang;  Li, Xuelong;  Zhu, Xiao Xiang
Adobe PDF(10395Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：243/0  |  提交时间：2020/12/21
Hyperspectral imaging  Convolution  Task analysis  Recurrent neural networks  Semisupervised learning  Support vector machines  Graph convolutional network (GCN)  hyperspectral image classification  nonlocal graph  semisupervised learning  
Property-Constrained Dual Learning for Video Summarization 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020, 卷号: 31, 期号: 10, 页码: 3989-4000
作者:  Zhao, Bin;  Li, Xuelong;  Lu, Xiaoqiang
Adobe PDF(2537Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：184/0  |  提交时间：2020/11/02
Generators  Task analysis  Recurrent neural networks  Machine learning  Training  Semantics  Learning systems  Dual learning  property model  recurrent neural network (RNN)  video summarization  
Learning blur invariant binary descrip for face recognition 期刊论文
Neurocomputing, 2020, 卷号: 404, 页码: 34-40
作者:  Zhao, Chen;  Li, Xuelong;  Dong, Yongsheng
Adobe PDF(1222Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：221/1  |  提交时间：2020/06/02
Blur robust face recognition  Feature learning  Binary descriptor  
Spectral Clustering by Joint Spectral Embedding and Spectral Rotation 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2020, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 247-258
作者:  Pang, Yanwei;  Xie, Jin;  Nie, Feiping;  Li, Xuelong
Adobe PDF(2521Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：209/0  |  提交时间：2020/03/06
Normalized cut (Ncut)  spectral clustering  spectral rotation  
Hierarchical Feature Fusion Network for Salient Object Detection 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2020, 卷号: 29, 页码: 9165-9175
作者:  Li, Xuelong;  Song, Dawei;  Dong, Yongsheng
Adobe PDF(3095Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：218/1  |  提交时间：2020/10/30
Feature extraction  Semantics  Image edge detection  Object detection  Fuses  Visualization  Image color analysis  Salient object detection  hierarchical feature fusion  edge information-guided  one-to-one hierarchical supervision strategy  
An efficient framework for unsupervised feature selection 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2019, 卷号: 366, 页码: 194-207
作者:  Zhang, Han;  Zhang, Rui;  Nie, Feiping;  Li, Xuelong
Adobe PDF(2196Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：266/4  |  提交时间：2019/10/18
Efficient unsupervised feature selection  Bipartite graph  Discrete indicator matrix  Uncorrelated regression model  
From Deterministic to Generative: Multimodal Stochastic RNNs for Video Captioning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019, 卷号: 30, 期号: 10, 页码: 3047-3058
作者:  Song, Jingkuan;  Guo, Yuyu;  Gao, Lianli;  Li, Xuelong;  Hanjalic, Alan;  Shen, Heng Tao
Adobe PDF(3046Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：203/0  |  提交时间：2019/10/11
Recurrent neural network (RNN)  uncertainty  video captioning  
Semantic Descriptions of High-Resolution Remote Sensing Images 期刊论文
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 卷号: 16, 期号: 8, 页码: 1274-1278
作者:  Wang, Binqiang;  Lu, Xiaoqiang;  Zheng, Xiangtao;  Li, Xuelong
Adobe PDF(1229Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：200/0  |  提交时间：2019/08/11
High-resolution remote sensing image  semantic understanding