文献
J-GLOBAL ID:202102289813950234
整理番号:21A1679193
Audienceインタラクションからの学習:ビデオショットアノテーションのためのマルチインスタンスマルチラベルトピックモデル【JST・京大機械翻訳】
Learning from Audience Interaction: Multi-Instance Multi-Label Topic Model for Video Shots Annotating
著者 (5件):
Zeng Zehua
(State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, CAS, School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Gao Neng
(State Key Laboratory of Information Security, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Xue Cong
(Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
He Yuanye
(Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
,
Guo Xiaobo
(Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2021
号:
CSCWD
ページ:
1075-1080
発行年:
2021年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)