×
验证码:
换一张
忘记密码?
记住我
CORC
首页
科研机构
检索
知识图谱
申请加入
托管服务
登录
注册
在结果中检索
科研机构
大连理工大学 [1]
计算技术研究所 [1]
自动化研究所 [1]
福州大学 [1]
内容类型
期刊论文 [4]
发表日期
2021 [1]
2019 [2]
2018 [1]
×
知识图谱
CORC
开始提交
已提交作品
待认领作品
已认领作品
未提交全文
收藏管理
QQ客服
官方微博
反馈留言
浏览/检索结果:
共4条,第1-4条
帮助
已选(
0
)
清除
条数/页:
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
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
Adversarial Binary Mutual Learning for Semi-Supervised Deep Hashing
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2021, 页码: 15
作者:
Wang, Guanan
;
Hu, Qinghao
;
Yang, Yang
;
Cheng, Jian
;
Hou, Zeng-Guang
收藏
  |  
浏览/下载:39/0
  |  
提交时间:2022/01/27
Data models
Semantics
Force
Computational modeling
Hash functions
Binary codes
Training data
Adversarial learning (AL)
deep learning
hashing
Deep Hashing Based on VAE-GAN for Efficient Similarity Retrieval
期刊论文
CHINESE JOURNAL OF ELECTRONICS, 2019, 卷号: 28, 期号: 6, 页码: 1191-1197
作者:
Jin, Guoqing
;
Zhang, Yongdong
;
Lu, Ke
收藏
  |  
浏览/下载:3/0
  |  
提交时间:2020/12/10
file organisation
image retrieval
learning (artificial intelligence)
neural nets
pairwise hashing learning
semantic perserving feature mapping model
adversarial generative process
image feature vector
hash codes
pairwise ranking loss
generative networks
VAE-GAN based hashing framework
image retrieval
content preserving images
similarity retrieval
variational autoencoder
generative adversarial network
Image retrieval
Learning to hash
Variational autoencoder(VAE)
Generative adversarial network(GAN)
Cycle-Consistent Deep Generative Hashing for Cross-Modal Retrieval
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2019, 卷号: 28, 页码: 1602-1612
作者:
Wu, Lin
;
Wang, Yang
;
Shao, Ling
收藏
  |  
浏览/下载:13/0
  |  
提交时间:2019/12/02
Cross-modal retrieval
generative hash
cycle-consistency
Hybrid generative-discriminative hash tracking with spatio-temporal contextual cues
期刊论文
NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2018, 卷号: 29, 页码: 389-399
作者:
Dai, Manna
;
Cheng, Shuying
;
He, Xiangjian
收藏
  |  
浏览/下载:5/0
  |  
提交时间:2019/11/21
Hash algorithm
Confidence map
Maximum a posteriori (MAP)
Hierarchical framework
Spatio-temporal cues
©版权所有 ©2017 CSpace - Powered by
CSpace