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【2h】

Deep Neural Networks for End-to-End Spatiotemporal Video Quality Prediction and Aggregation

机译：深度神经网络，用于端到端时空视频质量预测和聚集

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作者
Junming Chen; Haiqiang Wang; Munan Xu; Ge Li; Shan Liu;
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年度 2021
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1. End-to-End Video Saliency Detection via a Deep Contextual Spatiotemporal Network [J] . Wei Lina, Zhao Shanshan, Bourahla Omar Farouk, Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on . 2021,第4期

机译：通过深层上下文时空网络的端到端视频显着性检测
2. End-to-end video subtitle recognition via a deep Residual Neural Network [J] . Yan Hongyu, Xu Xin Pattern recognition letters . 2020,第Mara期

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3. End-to-End Blind Image Quality Assessment Using Deep Neural Networks [J] . Kede Ma, Wentao Liu, Kai Zhang, IEEE Transactions on Image Processing . 2018,第3期

机译：使用深度神经网络的端到端盲图像质量评估
4. Deep Neural Networks for End-to-End Spatiotemporal Video Quality Prediction and Aggregation [C] . Junming Chen, Haiqiang Wang, Munan Xu, IEEE International Conference on Multimedia and Expo . 2021

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5. Provisioning end-to-end quality of service for real-time interactive video over software-defined networking. [D] . Owens, Harold, II. 2016

机译：通过软件定义的网络为实时交互式视频提供端到端的服务质量。
6. A Multi-Task Framework for Facial Attributes Classification through End-to-End Face Parsing and Deep Convolutional Neural Networks [O] . Khalil Khan, Muhammad Attique, Rehan Ullah Khan, 2020

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7. Deep Local and Global Spatiotemporal Feature Aggregation for Blind Video Quality Assessment [O] . Wei Zhou, Zhibo Chen 2020

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