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deep features
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CVPR
利用深度神经网络构建常规决策边界
本研究提出了一种基于卷积神经网络的通用结构，研究了不同超参数下网络表现，探究了深度网络规则性和本地特征的分离和收缩特性，并展示了在 CIFAR10 和 CIFAR100 上高精度的实现。
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7 years ago
基于深度特征编码的人体属性和动作识别缩放编码包
研究了在 Deep Features Framwork 中编码多尺度信息的方法，提出了两种尺度编码策略，并在多个数据集上验证了这些方法的有效性。
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8 years ago
CVPR
InterActive：跨层次活跃性传播
本文提出一种名为 InterActive 的算法，通过计算神经元和网络连接的活跃度，在神经网络中向下传播高级上下文，提高低级和中级神经元的描述性能，从而实现了广泛的图像分类。
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8 years ago
材料识别的深度特征集成
本文提出了一种通过计算 CNNs 提取的特征的不确定性来选择和集成该图像中最佳表示的功能，从而实现基于不同物体材料的图像数据集的材料识别，实验结果表明该方法在材料识别方面表现出最先进的性能，并通过 EFMD 数据集的传递学习更新 CNN 模
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9 years ago
使用深度特征预测社交媒体上共享的图片的隐私
本文研究并提出了一种基于深度特征和图像标签的图像隐私预测方法，结果表明该方法明显优于基于 SIFT 和 GIST 等基准线的方法以及采用 “标签袋” 作为特征的方法。
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9 years ago
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