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一种空谱联合特征学习网络及多光谱变化检测方法 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: CN201811615977.9, 申请日期: 2018-12-27, 公开日期: 2019-05-21
发明人:  卢孝强;  张无瑕;  李学龙
Adobe PDF(2322Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：159/1  |  提交时间：2019/08/22
基于联合潜在语义嵌入的遥感图像描述方法 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: CN201811584864.7, 申请日期: 2018-12-24, 公开日期: 2019-05-10
发明人:  卢孝强;  王斌强
Adobe PDF(1049Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：84/0  |  提交时间：2019/08/21
气象环境参数与图像信息融合的自适应遥感场景分类方法 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: CN201810186503.0, 申请日期: 2018-12-21, 公开日期: 2018-09-14
发明人:  冯亚闯;  祁雷;  阮驰;  王允韬
Adobe PDF(2138Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：204/0  |  提交时间：2018/12/29
A CNN–RNN architecture for multi-label weather recognition 期刊论文
Neurocomputing, 2018, 卷号: 322, 页码: 47-57
作者:  Zhao, Bin;  Li, Xuelong;  Lu, Xiaoqiang;  Wang, Zhigang
Adobe PDF(3261Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：206/0  |  提交时间：2018/11/06
Weather Recognition  Multi-label Classification  Convolutional Lstm  
HSA-RNN: Hierarchical Structure-Adaptive RNN for Video Summarization 会议论文
Proceedings - 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018, Salt Lake City, UT, United states, 2018-06-18
作者:  Zhao, Bin;  Li, Xuelong;  Lu, Xiaoqiang
Adobe PDF(803Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：187/2  |  提交时间：2019/04/16
用于遥感目标检测的门控轴聚检测网络及方法 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: CN201811519967.5, 申请日期: 2018-12-12, 公开日期: 2019-05-28
发明人:  袁媛;  张园林;  冯亚闯;  卢孝强
Adobe PDF(3160Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：179/0  |  提交时间：2019/08/21
Weakly Supervised Object Detection via Object-Specific Pixel Gradient 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2018, 卷号: 29, 期号: 12, 页码: 5960-5970
作者:  Shen, Yunhang;  Ji, Rongrong;  Wang, Changhu;  Li, Xi;  Li, Xuelong
Adobe PDF(4529Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：201/0  |  提交时间：2018/12/10
Convolutional Neural Network (Cnn)  Object Detection  Weakly Supervised  
图像内容的语义描述与理解 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  袁爱红
Adobe PDF(5264Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：181/0  |  提交时间：2018/12/25
图像文本描述  视觉问答  多模式学习  递归神经网络  
随机场景人眼检测实时追踪及其应用技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  李斌
Adobe PDF(6296Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：171/1  |  提交时间：2018/12/07
人眼检测  视线追踪  机器学习  卷积神经网络  医疗诊断  
Action recognition using spatial-optical data organization and sequential learning framework 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2018, 卷号: 315, 页码: 221-233
作者:  Yuan, Yuan;  Zhao, Yang;  Wang, Qi
Adobe PDF(2476Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：178/0  |  提交时间：2018/10/31
Action Recognition  Spatiotemporal Feature  Deep Learning  Sequential Learning Framework