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Deep Hand: How to Train a CNN on 1 Million Hand Images When Your Data Is Continuous and Weakly Labelled

机译：深入研究：如何在数据连续且标签稀少的情况下，如何在100万张手上图像上训练CNN

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Koller Oscar; Ney Hermann; Bowden Richard;
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年度 2016
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正文语种 eng
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1. End-to-End Automatic Image Annotation Based on Deep CNN and Multi-Label Data Augmentation [J] . Ke Xiao, Zou Jiawei, Niu Yuzhen IEEE transactions on multimedia . 2019,第8期

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2. Hand gesture understanding by weakly-supervised fusing shallow/deep image attributes [J] . Signal Processing. Image Communication: A Publication of the the European Association for Signal Processing . 2020,第期

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3. 11K Hands: Gender recognition and biometric identification using a large dataset of hand images [J] . Afifi Mahmoud Multimedia Tools and Applications . 2019,第15期

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4. Deep Hand: How to Train a CNN on 1 Million Hand Images When Your Data is Continuous and Weakly Labelled [C] . Oscar Koller, Hermann Ney, Richard Bowden IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition . 2016

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5. Recognizing Hand Gestures Using Temporally Blended Image Data and Deep Learning [D] . Arsekar, Shubharaj Pradeep. 2018

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6. Putting hands to rest: efficient deep CNN-RNN architecture for chemical named entity recognition with no hand-crafted rules [O] . Ilia Korvigo, Maxim Holmatov, Anatolii Zaikovskii, 2018

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7. Deep Hand: How to Train a CNN on 1 Million Hand Images When Your Data Is Continuous and Weakly Labelled [O] . Koller O, Ney H, Bowden R 2016

机译：深入研究：如何在数据连续且标签稀少的情况下，如何在100万张手上图像上训练CNN

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