Littérature scientifique sur le sujet « Hierarchical Pooling »
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Articles de revues sur le sujet "Hierarchical Pooling"
Fernando, Basura, et Stephen Gould. « Discriminatively Learned Hierarchical Rank Pooling Networks ». International Journal of Computer Vision 124, no 3 (24 juin 2017) : 335–55. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-017-1030-x.
Texte intégralRanjan, Ekagra, Soumya Sanyal et Partha Talukdar. « ASAP : Adaptive Structure Aware Pooling for Learning Hierarchical Graph Representations ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 5470–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5997.
Texte intégralChen, Jiawang, et Zhenqiang Wu. « Learning Embedding for Signed Network in Social Media with Hierarchical Graph Pooling ». Applied Sciences 12, no 19 (28 septembre 2022) : 9795. http://dx.doi.org/10.3390/app12199795.
Texte intégralGrumitt, R. D. P., Luke R. P. Jew et C. Dickinson. « Hierarchical Bayesian CMB component separation with the No-U-Turn Sampler ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 496, no 4 (26 juin 2020) : 4383–401. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/staa1857.
Texte intégralDevineni, Naresh, Upmanu Lall, Neil Pederson et Edward Cook. « A Tree-Ring-Based Reconstruction of Delaware River Basin Streamflow Using Hierarchical Bayesian Regression ». Journal of Climate 26, no 12 (15 juin 2013) : 4357–74. http://dx.doi.org/10.1175/jcli-d-11-00675.1.
Texte intégralChen, Junying, et Ying Chen. « Saliency Enhanced Hierarchical Bilinear Pooling for Fine-Grained Classification ». Journal of Computer-Aided Design & ; Computer Graphics 33, no 2 (1 février 2021) : 241–49. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1089.2021.18399.
Texte intégralSanchez-Giraldo, Luis G., Md Nasir Uddin Laskar et Odelia Schwartz. « Normalization and pooling in hierarchical models of natural images ». Current Opinion in Neurobiology 55 (avril 2019) : 65–72. http://dx.doi.org/10.1016/j.conb.2019.01.008.
Texte intégralTan, Min, Fu Yuan, Jun Yu, Guijun Wang et Xiaoling Gu. « Fine-grained Image Classification via Multi-scale Selective Hierarchical Biquadratic Pooling ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 18, no 1s (28 février 2022) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3492221.
Texte intégralKo, Sung Moon, Sungjun Cho, Dae-Woong Jeong, Sehui Han, Moontae Lee et Honglak Lee. « Grouping Matrix Based Graph Pooling with Adaptive Number of Clusters ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 7 (26 juin 2023) : 8334–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i7.26005.
Texte intégralLi, Keqin. « Hierarchical Pooling Strategy Optimization for Accelerating Asymptomatic COVID-19 Screening ». IEEE Open Journal of the Computer Society 1 (2020) : 276–84. http://dx.doi.org/10.1109/ojcs.2020.3036581.
Texte intégralThèses sur le sujet "Hierarchical Pooling"
Mazari, Ahmed. « Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.
Texte intégralNowadays, video contents are ubiquitous through the popular use of internet and smartphones, as well as social media. Many daily life applications such as video surveillance and video captioning, as well as scene understanding require sophisticated technologies to process video data. It becomes of crucial importance to develop automatic means to analyze and to interpret the large amount of available video data. In this thesis, we are interested in video action recognition, i.e. the problem of assigning action categories to sequences of videos. This can be seen as a key ingredient to build the next generation of vision systems. It is tackled with AI frameworks, mainly with ML and Deep ConvNets. Current ConvNets are increasingly deeper, data-hungrier and this makes their success tributary of the abundance of labeled training data. ConvNets also rely on (max or average) pooling which reduces dimensionality of output layers (and hence attenuates their sensitivity to the availability of labeled data); however, this process may dilute the information of upstream convolutional layers and thereby affect the discrimination power of the trained video representations, especially when the learned action categories are fine-grained
Chapitres de livres sur le sujet "Hierarchical Pooling"
Zhang, Can, Yuexian Zou et Guang Chen. « Hierarchical Temporal Pooling for Efficient Online Action Recognition ». Dans MultiMedia Modeling, 471–82. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-05710-7_39.
Texte intégralYu, Chaojian, Xinyi Zhao, Qi Zheng, Peng Zhang et Xinge You. « Hierarchical Bilinear Pooling for Fine-Grained Visual Recognition ». Dans Computer Vision – ECCV 2018, 595–610. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-01270-0_35.
Texte intégralLiu, Yan, Zhi Liu et Zhirong Lei. « Hierarchical Pooling Based Extreme Learning Machine for Image Classification ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 1–9. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-32-9698-5_1.
Texte intégralThornton, John, Jolon Faichney, Michael Blumenstein et Trevor Hine. « Character Recognition Using Hierarchical Vector Quantization and Temporal Pooling ». Dans AI 2008 : Advances in Artificial Intelligence, 562–72. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89378-3_57.
Texte intégralFei, Xiaohan, Konstantine Tsotsos et Stefano Soatto. « A Simple Hierarchical Pooling Data Structure for Loop Closure ». Dans Computer Vision – ECCV 2016, 321–37. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46487-9_20.
Texte intégralLiu, Peishuo, Cangqi Zhou, Xiao Liu, Jing Zhang et Qianmu Li. « Multi-Granularity Contrastive Learning for Graph with Hierarchical Pooling ». Dans Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2023, 499–511. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44216-2_41.
Texte intégralZhao, Haifeng, Xiaoping Wu, Dejun Bao et Shaojie Zhang. « Intracranial Hematoma Classification Based on the Pyramid Hierarchical Bilinear Pooling ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 606–17. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-88010-1_51.
Texte intégralLiu, Wenya, Zhi Yang, Haitao Gan, Zhongwei Huang, Ran Zhou et Ming Shi. « Hierarchical Pooling Graph Convolutional Neural Network for Alzheimer’s Disease Diagnosis ». Dans PRICAI 2023 : Trends in Artificial Intelligence, 426–37. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-7019-3_39.
Texte intégralBandyopadhyay, Sambaran, Manasvi Aggarwal et M. Narasimha Murty. « A Deep Hybrid Pooling Architecture for Graph Classification with Hierarchical Attention ». Dans Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 554–65. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-75762-5_44.
Texte intégralOtter, Thomas, et Tetyana Kosyakova. « Implications of Linear Versus Dummy Coding for Pooling of Information in Hierarchical Models ». Dans Quantitative Marketing and Marketing Management, 171–90. Wiesbaden : Gabler Verlag, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8349-3722-3_8.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Hierarchical Pooling"
Pan, Zizheng, Bohan Zhuang, Jing Liu, Haoyu He et Jianfei Cai. « Scalable Vision Transformers with Hierarchical Pooling ». Dans 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00043.
Texte intégralFernando, Basura, Peter Anderson, Marcus Hutter et Stephen Gould. « Discriminative Hierarchical Rank Pooling for Activity Recognition ». Dans 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2016.212.
Texte intégralBi, Liande, Xin Sun, Fei Zhou et Junyu Dong. « Hierarchical Triplet Attention Pooling for Graph Classification ». Dans 2021 IEEE 33rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ictai52525.2021.00100.
Texte intégralAli, Waqar, Sebastiano Vascon, Thilo Stadelmann et Marcello Pelillo. « Quasi-CliquePool : Hierarchical Graph Pooling for Graph Classification ». Dans SAC '23 : 38th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing. New York, NY, USA : ACM, 2023. http://dx.doi.org/10.1145/3555776.3578600.
Texte intégralRoy, Kashob Kumar, Amit Roy, A. K. M. Mahbubur Rahman, M. Ashraful Amin et Amin Ahsan Ali. « Structure-Aware Hierarchical Graph Pooling using Information Bottleneck ». Dans 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9533778.
Texte intégralSu, Zidong, Zehui Hu et Yangding Li. « Hierarchical Graph Representation Learning with Local Capsule Pooling ». Dans MMAsia '21 : ACM Multimedia Asia. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3469877.3495645.
Texte intégralHe, Ke-Xin, Yu-Han Shen et Wei-Qiang Zhang. « Hierarchical Pooling Structure for Weakly Labeled Sound Event Detection ». Dans Interspeech 2019. ISCA : ISCA, 2019. http://dx.doi.org/10.21437/interspeech.2019-2049.
Texte intégralRachmadi, Reza Fuad, Keiichi Uchimura, Gou Koutaki et Kohichi Ogata. « Hierarchical Spatial Pyramid Pooling for Fine-Grained Vehicle Classification ». Dans 2018 International Workshop on Big Data and Information Security (IWBIS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/iwbis.2018.8471695.
Texte intégralGao, Lijian, Ling Zhou, Qirong Mao et Ming Dong. « Adaptive Hierarchical Pooling for Weakly-supervised Sound Event Detection ». Dans MM '22 : The 30th ACM International Conference on Multimedia. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3503161.3548097.
Texte intégralYu, Hualei, Yirong Yao, Jinliang Yuan et Chongjun Wang. « DIPool : Degree-Induced Pooling for Hierarchical Graph Representation Learning ». Dans 2022 IEEE Intl Conf on Parallel & Distributed Processing with Applications, Big Data & Cloud Computing, Sustainable Computing & Communications, Social Computing & Networking (ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ispa-bdcloud-socialcom-sustaincom57177.2022.00035.
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