Articles de revues sur le sujet « Adversarial Information Fusion »
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Kott, Alexander, Rajdeep Singh, William M. McEneaney et Wes Milks. « Hypothesis-driven information fusion in adversarial, deceptive environments ». Information Fusion 12, no 2 (avril 2011) : 131–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2010.09.001.
Texte intégralWu, Zhaoli, Xuehan Wu, Yuancai Zhu, Jingxuan Zhai, Haibo Yang, Zhiwei Yang, Chao Wang et Jilong Sun. « Research on Multimodal Image Fusion Target Detection Algorithm Based on Generative Adversarial Network ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (24 janvier 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1740909.
Texte intégralYuan, C., C. Q. Sun, X. Y. Tang et R. F. Liu. « FLGC-Fusion GAN : An Enhanced Fusion GAN Model by Importing Fully Learnable Group Convolution ». Mathematical Problems in Engineering 2020 (22 octobre 2020) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6384831.
Texte intégralChen, Xiaoyu, Zhijie Teng, Yingqi Liu, Jun Lu, Lianfa Bai et Jing Han. « Infrared-Visible Image Fusion Based on Semantic Guidance and Visual Perception ». Entropy 24, no 10 (21 septembre 2022) : 1327. http://dx.doi.org/10.3390/e24101327.
Texte intégralJia Ruiming, 贾瑞明, 李彤 Li Tong, 刘圣杰 Liu Shengjie, 崔家礼 Cui Jiali et 袁飞 Yuan Fei. « Infrared Simulation Based on Cascade Multi-Scale Information Fusion Adversarial Network ». Acta Optica Sinica 40, no 18 (2020) : 1810001. http://dx.doi.org/10.3788/aos202040.1810001.
Texte intégralSong, Xuhui, Hongtao Yu, Shaomei Li et Huansha Wang. « Robust Chinese Named Entity Recognition Based on Fusion Graph Embedding ». Electronics 12, no 3 (22 janvier 2023) : 569. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12030569.
Texte intégralXu, Dongdong, Yongcheng Wang, Shuyan Xu, Kaiguang Zhu, Ning Zhang et Xin Zhang. « Infrared and Visible Image Fusion with a Generative Adversarial Network and a Residual Network ». Applied Sciences 10, no 2 (11 janvier 2020) : 554. http://dx.doi.org/10.3390/app10020554.
Texte intégralTang, Wei, Yu Liu, Chao Zhang, Juan Cheng, Hu Peng et Xun Chen. « Green Fluorescent Protein and Phase-Contrast Image Fusion via Generative Adversarial Networks ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2019 (4 décembre 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/5450373.
Texte intégralHe, Gang, Jiaping Zhong, Jie Lei, Yunsong Li et Weiying Xie. « Hyperspectral Pansharpening Based on Spectral Constrained Adversarial Autoencoder ». Remote Sensing 11, no 22 (18 novembre 2019) : 2691. http://dx.doi.org/10.3390/rs11222691.
Texte intégralZhou-xiang Jin, Zhou-xiang Jin, et Hao Qin Zhou-xiang Jin. « Generative Adversarial Network Based on Multi-feature Fusion Strategy for Motion Image Deblurring ». 電腦學刊 33, no 1 (février 2022) : 031–41. http://dx.doi.org/10.53106/199115992022023301004.
Texte intégralMa, Xiaole, Zhihai Wang, Shaohai Hu et Shichao Kan. « Multi-Focus Image Fusion Based on Multi-Scale Generative Adversarial Network ». Entropy 24, no 5 (21 avril 2022) : 582. http://dx.doi.org/10.3390/e24050582.
Texte intégralWang, Min, Congyan Lang, Liqian Liang, Songhe Feng, Tao Wang et Yutong Gao. « Fine-Grained Semantic Image Synthesis with Object-Attention Generative Adversarial Network ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, no 5 (31 octobre 2021) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3470008.
Texte intégralWang, Jingjing, Jinwen Ren, Hongzhen Li, Zengzhao Sun, Zhenye Luan, Zishu Yu, Chunhao Liang, Yashar E. Monfared, Huaqiang Xu et Qing Hua. « DDGANSE : Dual-Discriminator GAN with a Squeeze-and-Excitation Module for Infrared and Visible Image Fusion ». Photonics 9, no 3 (3 mars 2022) : 150. http://dx.doi.org/10.3390/photonics9030150.
Texte intégralMinahil, Syeda, Jun-Hyung Kim et Youngbae Hwang. « Patch-Wise Infrared and Visible Image Fusion Using Spatial Adaptive Weights ». Applied Sciences 11, no 19 (5 octobre 2021) : 9255. http://dx.doi.org/10.3390/app11199255.
Texte intégralAbdalla, Younis, M. Tariq Iqbal et Mohamed Shehata. « Copy-Move Forgery Detection and Localization Using a Generative Adversarial Network and Convolutional Neural-Network ». Information 10, no 9 (16 septembre 2019) : 286. http://dx.doi.org/10.3390/info10090286.
Texte intégralHuang, Min, et Jinghan Yin. « Research on Adversarial Domain Adaptation Method and Its Application in Power Load Forecasting ». Mathematics 10, no 18 (6 septembre 2022) : 3223. http://dx.doi.org/10.3390/math10183223.
Texte intégralFu, Yu, Xiao-Jun Wu et Tariq Durrani. « Image fusion based on generative adversarial network consistent with perception ». Information Fusion 72 (août 2021) : 110–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2021.02.019.
Texte intégralMa, Jiayi, Pengwei Liang, Wei Yu, Chen Chen, Xiaojie Guo, Jia Wu et Junjun Jiang. « Infrared and visible image fusion via detail preserving adversarial learning ». Information Fusion 54 (février 2020) : 85–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2019.07.005.
Texte intégralNandhini Abirami, R., P. M. Durai Raj Vincent, Kathiravan Srinivasan, K. Suresh Manic et Chuan-Yu Chang. « Multimodal Medical Image Fusion of Positron Emission Tomography and Magnetic Resonance Imaging Using Generative Adversarial Networks ». Behavioural Neurology 2022 (14 avril 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6878783.
Texte intégralZhao, Yuqing, Guangyuan Fu, Hongqiao Wang et Shaolei Zhang. « The Fusion of Unmatched Infrared and Visible Images Based on Generative Adversarial Networks ». Mathematical Problems in Engineering 2020 (20 mars 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3739040.
Texte intégralZhao, Rui, Hengyu Li, Jingyi Liu, Huayan Pu, Shaorong Xie et Jun Luo. « A video inpainting method for unmanned vehicle based on fusion of time series optical flow information and spatial information ». International Journal of Advanced Robotic Systems 18, no 5 (1 septembre 2021) : 172988142110531. http://dx.doi.org/10.1177/17298814211053103.
Texte intégralPu, Can, Runzi Song, Radim Tylecek, Nanbo Li et Robert Fisher. « SDF-MAN : Semi-Supervised Disparity Fusion with Multi-Scale Adversarial Networks ». Remote Sensing 11, no 5 (27 février 2019) : 487. http://dx.doi.org/10.3390/rs11050487.
Texte intégralLu, Ting, Kexin Ding, Wei Fu, Shutao Li et Anjing Guo. « Coupled adversarial learning for fusion classification of hyperspectral and LiDAR data ». Information Fusion 93 (mai 2023) : 118–31. http://dx.doi.org/10.1016/j.inffus.2022.12.020.
Texte intégralFu, Weiyu, et Lixia Wang. « Component-Based Software Testing Method Based on Deep Adversarial Network ». Security and Communication Networks 2022 (12 octobre 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4231083.
Texte intégralZhang, Jinsong, Haiyan Chen et Zhiliang Wang. « Droplet Image Reconstruction Based on Generative Adversarial Network ». Journal of Physics : Conference Series 2216, no 1 (1 mars 2022) : 012096. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2216/1/012096.
Texte intégralYang, Yuanbo, Qunbo Lv, Baoyu Zhu, Xuefu Sui, Yu Zhang et Zheng Tan. « One-Sided Unsupervised Image Dehazing Network Based on Feature Fusion and Multi-Scale Skip Connection ». Applied Sciences 12, no 23 (2 décembre 2022) : 12366. http://dx.doi.org/10.3390/app122312366.
Texte intégralZhang, Jiahuan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa et Miki Haseyama. « Regularization Meets Enhanced Multi-Stage Fusion Features : Making CNN More Robust against White-Box Adversarial Attacks ». Sensors 22, no 14 (20 juillet 2022) : 5431. http://dx.doi.org/10.3390/s22145431.
Texte intégralFang, Jing, Xiaole Ma, Jingjing Wang, Kai Qin, Shaohai Hu et Yuefeng Zhao. « A Noisy SAR Image Fusion Method Based on NLM and GAN ». Entropy 23, no 4 (30 mars 2021) : 410. http://dx.doi.org/10.3390/e23040410.
Texte intégralZhang, Liping, Weisheng Li, Hefeng Huang et Dajiang Lei. « A Pansharpening Generative Adversarial Network with Multilevel Structure Enhancement and a Multistream Fusion Architecture ». Remote Sensing 13, no 12 (21 juin 2021) : 2423. http://dx.doi.org/10.3390/rs13122423.
Texte intégralZhu, Baoyu, Qunbo Lv et Zheng Tan. « Adaptive Multi-Scale Fusion Blind Deblurred Generative Adversarial Network Method for Sharpening Image Data ». Drones 7, no 2 (30 janvier 2023) : 96. http://dx.doi.org/10.3390/drones7020096.
Texte intégralMa, Shuai, Jianfeng Cui, Weidong Xiao et Lijuan Liu. « Deep Learning-Based Data Augmentation and Model Fusion for Automatic Arrhythmia Identification and Classification Algorithms ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (11 août 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1577778.
Texte intégralLiu, Yu, Yu Shi, Fuhao Mu, Juan Cheng et Xun Chen. « Glioma Segmentation-Oriented Multi-Modal MR Image Fusion With Adversarial Learning ». IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 9, no 8 (août 2022) : 1528–31. http://dx.doi.org/10.1109/jas.2022.105770.
Texte intégralGu, Yansong, Xinya Wang, Can Zhang et Baiyang Li. « Advanced Driving Assistance Based on the Fusion of Infrared and Visible Images ». Entropy 23, no 2 (19 février 2021) : 239. http://dx.doi.org/10.3390/e23020239.
Texte intégralChen, Lei, Jun Han et Feng Tian. « Infrared and visible image fusion using two-layer generative adversarial network ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 40, no 6 (21 juin 2021) : 11897–913. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-210041.
Texte intégralHuang, Ningbo, Gang Zhou, Mengli Zhang, Meng Zhang et Ze Yu. « Modelling the Latent Semantics of Diffusion Sources in Information Cascade Prediction ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (29 septembre 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/7880215.
Texte intégralYang, Xiuzhu, Xinyue Zhang, Yi Ding et Lin Zhang. « Indoor Activity and Vital Sign Monitoring for Moving People with Multiple Radar Data Fusion ». Remote Sensing 13, no 18 (21 septembre 2021) : 3791. http://dx.doi.org/10.3390/rs13183791.
Texte intégralChen, Xianglong, Haipeng Wang, Yaohui Liang, Ying Meng et Shifeng Wang. « A Novel Infrared and Visible Image Fusion Approach Based on Adversarial Neural Network ». Sensors 22, no 1 (31 décembre 2021) : 304. http://dx.doi.org/10.3390/s22010304.
Texte intégralYin, Jian, Zhibo Zhou, Shaohua Xu, Ruiping Yang et Kun Liu. « A Generative Adversarial Network Fused with Dual-Attention Mechanism and Its Application in Multitarget Image Fine Segmentation ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (18 décembre 2021) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2464648.
Texte intégralLiu, Shangwang, et Lihan Yang. « BPDGAN : A GAN-Based Unsupervised Back Project Dense Network for Multi-Modal Medical Image Fusion ». Entropy 24, no 12 (14 décembre 2022) : 1823. http://dx.doi.org/10.3390/e24121823.
Texte intégralDong, Yu, Yihao Liu, He Zhang, Shifeng Chen et Yu Qiao. « FD-GAN : Generative Adversarial Networks with Fusion-Discriminator for Single Image Dehazing ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 07 (3 avril 2020) : 10729–36. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6701.
Texte intégralDutta, Anjan, et Zeynep Akata. « Semantically Tied Paired Cycle Consistency for Any-Shot Sketch-Based Image Retrieval ». International Journal of Computer Vision 128, no 10-11 (29 juillet 2020) : 2684–703. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-020-01350-x.
Texte intégralVizil’ter, Yu V., O. V. Vygolov, D. V. Komarov et M. A. Lebedev. « Fusion of Images of Different Spectra Based on Generative Adversarial Networks ». Journal of Computer and Systems Sciences International 58, no 3 (mai 2019) : 441–53. http://dx.doi.org/10.1134/s1064230719030201.
Texte intégralGao, Jianhao, Qiangqiang Yuan, Jie Li, Hai Zhang et Xin Su. « Cloud Removal with Fusion of High Resolution Optical and SAR Images Using Generative Adversarial Networks ». Remote Sensing 12, no 1 (5 janvier 2020) : 191. http://dx.doi.org/10.3390/rs12010191.
Texte intégralChen, Zhuo, Ming Fang, Xu Chai, Feiran Fu et Lihong Yuan. « U-GAN Model for Infrared and Visible Images Fusion ». Xibei Gongye Daxue Xuebao/Journal of Northwestern Polytechnical University 38, no 4 (août 2020) : 904–12. http://dx.doi.org/10.1051/jnwpu/20203840904.
Texte intégralZhou, Tao, Qi Li, Huiling Lu, Xiangxiang Zhang et Qianru Cheng. « Hybrid Multimodal Medical Image Fusion Method Based on LatLRR and ED-D2GAN ». Applied Sciences 12, no 24 (12 décembre 2022) : 12758. http://dx.doi.org/10.3390/app122412758.
Texte intégralYin, Xiao-Xia, Lihua Yin et Sillas Hadjiloucas. « Pattern Classification Approaches for Breast Cancer Identification via MRI : State-Of-The-Art and Vision for the Future ». Applied Sciences 10, no 20 (15 octobre 2020) : 7201. http://dx.doi.org/10.3390/app10207201.
Texte intégralHou, Jilei, Dazhi Zhang, Wei Wu, Jiayi Ma et Huabing Zhou. « A Generative Adversarial Network for Infrared and Visible Image Fusion Based on Semantic Segmentation ». Entropy 23, no 3 (21 mars 2021) : 376. http://dx.doi.org/10.3390/e23030376.
Texte intégralde Villiers, James G., et Rensu P. Theart. « Predicting mitochondrial fission, fusion and depolarisation event locations from a single z-stack ». PLOS ONE 18, no 3 (8 mars 2023) : e0271151. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0271151.
Texte intégralWang, Yang. « Survey on Deep Multi-modal Data Analytics : Collaboration, Rivalry, and Fusion ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 17, no 1s (31 mars 2021) : 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3408317.
Texte intégralZhang, Junjie, Zhouyin Cai, Fansheng Chen et Dan Zeng. « Hyperspectral Image Denoising via Adversarial Learning ». Remote Sensing 14, no 8 (7 avril 2022) : 1790. http://dx.doi.org/10.3390/rs14081790.
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