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中国地质大学科学技术发展院唐厂，王力哲 等，计算机学院. IEEE T-PAMI (2020), DeFusionNET: Defocus Blur Detection via Recurrently Fusing and Refining Discriminative Multi-scale Deep Features
基于多尺度；深度；特征；迭代融合；修正；图像模糊；检测网络
2021/10/15
2020年8月6日，IEEE模式分析与机器智汇刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》正式首次刊发了中国地质大学计算机学院唐厂副教授与国防科技大学、澳大利亚卧龙岗大学、悉尼大学等单位合作完成的研究成果——DeFusionNET: Defocus Blur Detection via Recurrently F...
中国地质大学科学技术发展院唐厂，王力哲 等，计算机学院. AAAI (2020), R2MRF: Defocus Blur Detection via Recurrently Refining Multi-Scale Residual Features
基于；循环多尺度；残差；特征；修正；神经网络；图像；模糊检测
2021/10/15
2020年5月，国际人工智能协会顶级会议AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)正式刊发了2020年第34届会议接收的论文集。其中包括中国地质大学计算机学院唐厂副教授、王力哲教授以及孙琨副教授与国防科技大学、悉尼大学以及阿里巴巴达摩院合作完成的研究成果——R2MRF: Defocus Blur Detection via Recurrent...
中国地质大学科学技术发展院唐厂 等，计算机学院. IEEE Transactions on Multimedia (2020), BR2Net: Defocus Blur Detection via a Bi-directional Channel Attention Residual Refining Network
双向；特征；通道；加权；残差；修正；神经网络；图像模糊
2021/10/15
2020年4月，多媒体领域顶级期刊《IEEE Transactions on Multimedia》刊发了中国地质大学计算机学院唐厂副教授与国防科技大学、京东AI研究院以及阿里巴巴达摩院合作完成的研究成果——BR2Net: Defocus Blur Detection via a Bi-directional Channel Attention Residual Refining Network ...