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陈双叶; 徐凯; 胡鑫;
北京工业大学信息学部 北京 100124;
行人属性识别(PAR); 机器注意; 多任务; 人工智能(AI); 计算机视觉; 卷积神经网络;
机译:用于行人属性识别的图像属性双向引导注意网络
机译:混合交通场景下基于场景的行人安全绩效模型
机译:基于传输学习的场景的行人检测和视频监控的显着性检测
机译:分层多任务CNN模型在监视场景中的行人属性识别
机译:场景理解的神经模型:场景搜索,学习和识别中多尺度基于空间和基于特征的注意力。
机译:基于注意力的CNN-ConvLSTM用于行人属性识别
机译:视频监控场景中行人的重新识别和语义检索
机译:基于案例的推理引擎的基于场景的网络事件通知的设计注意事项
机译:基于注意的语音识别系统的多任务训练体系结构和策略
机译:具有容错识别,场景分割和注意力转移能力的通用识别电子电路及其在机器视觉中的应用
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