中国科学院计算技术研究所机构知识库

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	Decomposition and Completion Network for Salient Object Detection 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2021, 卷号: 30, 页码: 6226-6239 作者:  Wu, Zhe;  Su, Li;  Huang, Qingming 收藏  |  浏览/下载：54/0  |  提交时间：2021/12/01 Image edge detection  Skeleton  Task analysis  Object detection  Predictive models  Feature extraction  Decoding  Salient object detection  cross-task aggregation  cross-layer aggregation  saliency completion
	SkeletonNet: A Hybrid Network With a Skeleton-Embedding Process for Multi-View Image Representation Learning 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2019, 卷号: 21, 期号: 11, 页码: 2916-2929 作者:  Yang, Shijie;  Li, Liang;  Wang, Shuhui;  Zhang, Weigang;  Huang, Qingming;  Tian, Qi 收藏  |  浏览/下载：64/0  |  提交时间：2020/12/10 Semantics  Correlation  Visualization  Skeleton  Matrix decomposition  Kernel  Laplace equations  Unsupervised multi-view subspace learning  semantic inconsistency  tensor factorization  deep auto-encoders
	Cross-Modality Bridging and Knowledge Transferring for Image Understanding 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2019, 卷号: 21, 期号: 10, 页码: 2675-2685 作者:  Yan, Chenggang;  Li, Liang;  Zhang, Chunjie;  Liu, Bingtao;  Zhang, Yongdong;  Dai, Qionghai 收藏  |  浏览/下载：296/0  |  提交时间：2019/12/10 Object and scene recognition  image semantic search  cross-modality bridging  multi-task learning  knowledge transferring
	Beyond global fusion: A group-aware fusion approach for multi-view image clustering 期刊论文 INFORMATION SCIENCES, 2019, 卷号: 493, 页码: 176-191 作者:  Xue, Zhe;  Li, Guorong;  Wang, Shuhui;  Huang, Jun;  Zhang, Weigang;  Huang, Qingming 收藏  |  浏览/下载：273/0  |  提交时间：2019/08/16 Multi-view learning  Local fusion strategy  Group-aware fusion  Image clustering
	A Hierarchical CNN-RNN Approach for Visual Emotion Classification 期刊论文 ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2019, 卷号: 15, 期号: 3, 页码: 17 作者:  Li, Liang;  Zhu, Xinge;  Hao, Yiming;  Wang, Shuhui;  Gao, Xingyu;  Huang, Qingming 收藏  |  浏览/下载：49/0  |  提交时间：2020/12/10 Visual emotion recognition  multi-task learning  feature fusing  hierarchical CNN-RNN  stacked bi-directional RNN