Dept. of Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill, USA;
机译:通过区域提案对可变形基于零件的模型进行弱监督学习
机译:使用基于零件的可变形模型对交通场景图像中的车辆进行分类
机译:道路环境中对象定位的稀疏弱监督模型
机译:现场识别与基于可变形零件的模型的弱监督对象本地化
机译:用于视觉对象类别识别的基于零件的统计模型。
机译:基于使用跨熵正则化的自我监控模型的视觉对象识别共同培训
机译:基于可变形零件模型的场景识别与弱监督对象定位