Littérature scientifique sur le sujet « Visual and semantic embedding »
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Articles de revues sur le sujet "Visual and semantic embedding"
Zhang, Yuanpeng, Jingye Guan, Haobo Wang, Kaiming Li, Ying Luo et Qun Zhang. « Generalized Zero-Shot Space Target Recognition Based on Global-Local Visual Feature Embedding Network ». Remote Sensing 15, no 21 (28 octobre 2023) : 5156. http://dx.doi.org/10.3390/rs15215156.
Texte intégralYeh, Mei-Chen, et Yi-Nan Li. « Multilabel Deep Visual-Semantic Embedding ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 42, no 6 (1 juin 2020) : 1530–36. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2019.2911065.
Texte intégralMerkx, Danny, et Stefan L. Frank. « Learning semantic sentence representations from visually grounded language without lexical knowledge ». Natural Language Engineering 25, no 4 (juillet 2019) : 451–66. http://dx.doi.org/10.1017/s1351324919000196.
Texte intégralZhou, Mo, Zhenxing Niu, Le Wang, Zhanning Gao, Qilin Zhang et Gang Hua. « Ladder Loss for Coherent Visual-Semantic Embedding ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 07 (3 avril 2020) : 13050–57. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.7006.
Texte intégralGe, Jiannan, Hongtao Xie, Shaobo Min et Yongdong Zhang. « Semantic-guided Reinforced Region Embedding for Generalized Zero-Shot Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 2 (18 mai 2021) : 1406–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16230.
Texte intégralNguyen, Huy Manh, Tomo Miyazaki, Yoshihiro Sugaya et Shinichiro Omachi. « Multiple Visual-Semantic Embedding for Video Retrieval from Query Sentence ». Applied Sciences 11, no 7 (3 avril 2021) : 3214. http://dx.doi.org/10.3390/app11073214.
Texte intégralMATSUBARA, Takashi. « Target-Oriented Deformation of Visual-Semantic Embedding Space ». IEICE Transactions on Information and Systems E104.D, no 1 (1 janvier 2021) : 24–33. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2020mup0003.
Texte intégralTang, Qi, Yao Zhao, Meiqin Liu, Jian Jin et Chao Yao. « Semantic Lens : Instance-Centric Semantic Alignment for Video Super-resolution ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 6 (24 mars 2024) : 5154–61. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i6.28321.
Texte intégralKeller, Patrick, Abdoul Kader Kaboré, Laura Plein, Jacques Klein, Yves Le Traon et Tegawendé F. Bissyandé. « What You See is What it Means ! Semantic Representation Learning of Code based on Visualization and Transfer Learning ». ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 31, no 2 (30 avril 2022) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1145/3485135.
Texte intégralHe, Hai, et Haibo Yang. « Deep Visual Semantic Embedding with Text Data Augmentation and Word Embedding Initialization ». Mathematical Problems in Engineering 2021 (28 mai 2021) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6654071.
Texte intégralThèses sur le sujet "Visual and semantic embedding"
Engilberge, Martin. « Deep Inside Visual-Semantic Embeddings ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS150.
Texte intégralNowadays Artificial Intelligence (AI) is omnipresent in our society. The recentdevelopment of learning methods based on deep neural networks alsocalled "Deep Learning" has led to a significant improvement in visual representation models.and textual.In this thesis, we aim to further advance image representation and understanding.Revolving around Visual Semantic Embedding (VSE) approaches, we explore different directions: We present relevant background covering images and textual representation and existing multimodal approaches. We propose novel architectures further improving retrieval capability of VSE and we extend VSE models to novel applications and leverage embedding models to visually ground semantic concept. Finally, we delve into the learning process andin particular the loss function by learning differentiable approximation of ranking based metric
Wang, Qian. « Zero-shot visual recognition via latent embedding learning ». Thesis, University of Manchester, 2018. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/zeroshot-visual-recognition-via-latent-embedding-learning(bec510af-6a53-4114-9407-75212e1a08e1).html.
Texte intégralFicapal, Vila Joan. « Anemone : a Visual Semantic Graph ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-252810.
Texte intégralSemantiska grafer har använts för att optimera olika processer för naturlig språkbehandling samt för att förbättra sökoch informationsinhämtningsuppgifter. I de flesta fall har sådana semantiska grafer konstruerats genom övervakade maskininlärningsmetoder som förutsätter manuellt kurerade ontologier såsom Wikipedia eller liknande. I denna uppsats, som består av två delar, undersöker vi i första delen möjligheten att automatiskt generera en semantisk graf från ett ad hoc dataset bestående av 50 000 tidningsartiklar på ett helt oövervakat sätt. Användbarheten hos den visuella representationen av den resulterande grafen testas på 14 försökspersoner som utför grundläggande informationshämtningsuppgifter på en delmängd av artiklarna. Vår studie visar att vår funktionalitet är lönsam för att hitta och dokumentera likhet med varandra, och den visuella kartan som produceras av vår artefakt är visuellt användbar. I den andra delen utforskar vi möjligheten att identifiera entitetsrelationer på ett oövervakat sätt genom att använda abstraktiva djupa inlärningsmetoder för meningsomformulering. De omformulerade meningarna utvärderas kvalitativt med avseende på grammatisk korrekthet och meningsfullhet såsom detta uppfattas av 14 testpersoner. Vi utvärderar negativt resultaten av denna andra del, eftersom de inte har varit tillräckligt bra för att få någon definitiv slutsats, men har istället öppnat nya dörrar för att utforska.
Jakeš, Jan. « Visipedia - Embedding-driven Visual Feature Extraction and Learning ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2014. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236120.
Texte intégralGao, Jizhou. « VISUAL SEMANTIC SEGMENTATION AND ITS APPLICATIONS ». UKnowledge, 2013. http://uknowledge.uky.edu/cs_etds/14.
Texte intégralLiu, Jingen. « Learning Semantic Features for Visual Recognition ». Doctoral diss., University of Central Florida, 2009. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/3358.
Texte intégralPh.D.
School of Electrical Engineering and Computer Science
Engineering and Computer Science
Computer Science PhD
Nguyen, Duc Minh Chau. « Affordance learning for visual-semantic perception ». Thesis, Edith Cowan University, Research Online, Perth, Western Australia, 2021. https://ro.ecu.edu.au/theses/2443.
Texte intégralChen, Yifu. « Deep learning for visual semantic segmentation ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS200.
Texte intégralIn this thesis, we are interested in Visual Semantic Segmentation, one of the high-level task that paves the way towards complete scene understanding. Specifically, it requires a semantic understanding at the pixel level. With the success of deep learning in recent years, semantic segmentation problems are being tackled using deep architectures. In the first part, we focus on the construction of a more appropriate loss function for semantic segmentation. More precisely, we define a novel loss function by employing a semantic edge detection network. This loss imposes pixel-level predictions to be consistent with the ground truth semantic edge information, and thus leads to better shaped segmentation results. In the second part, we address another important issue, namely, alleviating the need for training segmentation models with large amounts of fully annotated data. We propose a novel attribution method that identifies the most significant regions in an image considered by classification networks. We then integrate our attribution method into a weakly supervised segmentation framework. The semantic segmentation models can thus be trained with only image-level labeled data, which can be easily collected in large quantities. All models proposed in this thesis are thoroughly experimentally evaluated on multiple datasets and the results are competitive with the literature
Fan, Wei. « Image super-resolution using neighbor embedding over visual primitive manifolds / ». View abstract or full-text, 2007. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?CSED%202007%20FAN.
Texte intégralHanwell, David. « Weakly supervised learning of visual semantic attributes ». Thesis, University of Bristol, 2014. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.687063.
Texte intégralLivres sur le sujet "Visual and semantic embedding"
Endert, Alex. Semantic Interaction for Visual Analytics. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-02603-4.
Texte intégralPaquette, Gilbert. Visual knowledge modeling for semantic web technologies : Models and ontologies. Hershey, PA : Information Science Reference, 2010.
Trouver le texte intégralHussam, Ali. Semantic highlighting : An approach to communicating information and knowledge through visual metadata. [s.l : The Author], 1999.
Trouver le texte intégralValkola, Jarmo. Perceiving the visual in cinema : Semantic approaches to film form and meaning. Jyväskylä : Jyväskylän Yliopisto, 1993.
Trouver le texte intégralChen, Chaomei. Effects of spatial-semantic interfaces in visual information retrieval : Three experimental studies. [Great Britain] : Resource, 2002.
Trouver le texte intégralK, kokula Krishna Hari, dir. Multi-secret Semantic Visual Cryptographic Protocol for Securing Image Communications : ICCS 2014. Bangkok, Thailand : Association of Scientists, Developers and Faculties, 2014.
Trouver le texte intégralBratko, Aleksandr. Artificial intelligence, legal system and state functions. ru : INFRA-M Academic Publishing LLC., 2020. http://dx.doi.org/10.12737/1064996.
Texte intégralVideo segmentation and its applications. New York : Springer, 2011.
Trouver le texte intégralStoenescu, Livia. The Pictorial Art of El Greco. NL Amsterdam : Amsterdam University Press, 2019. http://dx.doi.org/10.5117/9789462989009.
Texte intégralZhang, Yu-jin. Semantic-Based Visual Information Retrieval. IRM Press, 2006.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Visual and semantic embedding"
Wang, Haoran, Ying Zhang, Zhong Ji, Yanwei Pang et Lin Ma. « Consensus-Aware Visual-Semantic Embedding for Image-Text Matching ». Dans Computer Vision – ECCV 2020, 18–34. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58586-0_2.
Texte intégralYang, Zhanbo, Li Li, Jun He, Zixi Wei, Li Liu et Jun Liao. « Multimodal Learning with Triplet Ranking Loss for Visual Semantic Embedding Learning ». Dans Knowledge Science, Engineering and Management, 763–73. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-29551-6_67.
Texte intégralJiang, Zhukai, et Zhichao Lian. « Self-supervised Visual-Semantic Embedding Network Based on Local Label Optimization ». Dans Machine Learning for Cyber Security, 400–412. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-20102-8_31.
Texte intégralFilntisis, Panagiotis Paraskevas, Niki Efthymiou, Gerasimos Potamianos et Petros Maragos. « Emotion Understanding in Videos Through Body, Context, and Visual-Semantic Embedding Loss ». Dans Computer Vision – ECCV 2020 Workshops, 747–55. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-66415-2_52.
Texte intégralValério, Rodrigo, et João Magalhães. « Learning Semantic-Visual Embeddings with a Priority Queue ». Dans Pattern Recognition and Image Analysis, 67–81. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-36616-1_6.
Texte intégralSyed, Arsal, et Brendan Tran Morris. « CNN, Segmentation or Semantic Embeddings : Evaluating Scene Context for Trajectory Prediction ». Dans Advances in Visual Computing, 706–17. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-64559-5_56.
Texte intégralSchall, Konstantin, Nico Hezel, Klaus Jung et Kai Uwe Barthel. « Vibro : Video Browsing with Semantic and Visual Image Embeddings ». Dans MultiMedia Modeling, 665–70. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-27077-2_56.
Texte intégralChen, Yanbei, et Loris Bazzani. « Learning Joint Visual Semantic Matching Embeddings for Language-Guided Retrieval ». Dans Computer Vision – ECCV 2020, 136–52. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58542-6_9.
Texte intégralTheodoridou, Christina, Andreas Kargakos, Ioannis Kostavelis, Dimitrios Giakoumis et Dimitrios Tzovaras. « Spatially-Constrained Semantic Segmentation with Topological Maps and Visual Embeddings ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 117–29. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87156-7_10.
Texte intégralThoma, Steffen, Achim Rettinger et Fabian Both. « Towards Holistic Concept Representations : Embedding Relational Knowledge, Visual Attributes, and Distributional Word Semantics ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 694–710. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-68288-4_41.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Visual and semantic embedding"
Li, Zheng, Caili Guo, Zerun Feng, Jenq-Neng Hwang et Xijun Xue. « Multi-View Visual Semantic Embedding ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/158.
Texte intégralRen, Zhou, Hailin Jin, Zhe Lin, Chen Fang et Alan Yuille. « Multiple Instance Visual-Semantic Embedding ». Dans British Machine Vision Conference 2017. British Machine Vision Association, 2017. http://dx.doi.org/10.5244/c.31.89.
Texte intégralWehrmann, Jônatas, et Rodrigo C. Barros. « Language-Agnostic Visual-Semantic Embeddings ». Dans Concurso de Teses e Dissertações da SBC. Sociedade Brasileira de Computação, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/ctd.2021.15751.
Texte intégralLi, Binglin, et Yang Wang. « Visual Relationship Detection Using Joint Visual-Semantic Embedding ». Dans 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2018.8546097.
Texte intégralJi, Rongrong, Hongxun Yao, Xiaoshuai Sun, Bineng Zhong et Wen Gao. « Towards semantic embedding in visual vocabulary ». Dans 2010 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2010.5540118.
Texte intégralHong, Ziming, Shiming Chen, Guo-Sen Xie, Wenhan Yang, Jian Zhao, Yuanjie Shao, Qinmu Peng et Xinge You. « Semantic Compression Embedding for Generative Zero-Shot Learning ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/134.
Texte intégralPerez-Martin, Jesus, Jorge Perez et Benjamin Bustos. « Visual-Syntactic Embedding for Video Captioning ». Dans LatinX in AI at Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2021. Journal of LatinX in AI Research, 2021. http://dx.doi.org/10.52591/lxai202106259.
Texte intégralZeng, Zhixian, Jianjun Cao, Nianfeng Weng, Guoquan Jiang, Yizhuo Rao et Yuxin Xu. « Softmax Pooling for Super Visual Semantic Embedding ». Dans 2021 IEEE 12th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iemcon53756.2021.9623131.
Texte intégralZhang, Licheng, Xianzhi Wang, Lina Yao, Lin Wu et Feng Zheng. « Zero-Shot Object Detection via Learning an Embedding from Semantic Space to Visual Space ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/126.
Texte intégralSong, Yale, et Mohammad Soleymani. « Polysemous Visual-Semantic Embedding for Cross-Modal Retrieval ». Dans 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2019.00208.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Visual and semantic embedding"
Kud, A. A. Figures and Tables. Reprinted from “Comprehensive сlassification of virtual assets”, A. A. Kud, 2021, International Journal of Education and Science, 4(1), 52–75. KRPOCH, 2021. http://dx.doi.org/10.26697/reprint.ijes.2021.1.6.a.kud.
Texte intégralTabinskyy, Yaroslav. VISUAL CONCEPTS OF PHOTO IN THE MEDIA (ON THE EXAMPLE OF «UKRAINER» AND «REPORTERS»). Ivan Franko National University of Lviv, mars 2021. http://dx.doi.org/10.30970/vjo.2021.50.11099.
Texte intégralMbani, Benson, Timm Schoening et Jens Greinert. Automated and Integrated Seafloor Classification Workflow (AI-SCW). GEOMAR, mai 2023. http://dx.doi.org/10.3289/sw_2_2023.
Texte intégralYatsymirska, Mariya. SOCIAL EXPRESSION IN MULTIMEDIA TEXTS. Ivan Franko National University of Lviv, février 2021. http://dx.doi.org/10.30970/vjo.2021.49.11072.
Texte intégral