机构

• 自动化研究所 [3]
• 沈阳自动化研究所 [2]

采集方式

• OAI收割 [5]

内容类型

• 期刊论文 [5]

发表日期

• 2020 [1]
• 2018 [1]
• 2017 [2]
• 2015 [1]

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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择题名升序题名降序提交时间升序提交时间降序作者升序作者降序发表日期升序发表日期降序 Deep plug-and-play prior for low-rank tensor completion 期刊论文  OAI收割 Neurocomputing, 2020, 卷号: 400, 页码: 137-149 作者:  Zhao XL(赵熙乐);  Xu, Wen-Hao;  Jiang TX(蒋太翔);  Wang Y(王尧);  Ng, Michael K.   |  收藏  |  浏览/下载：64/0  |  提交时间：2020/04/11 Tensor completion  Tensor nuclear norm  Denoising neural network  Alternating direction method of multipliers  Plug-and-play framework   Nonlocal image denoising via adaptive tensor nuclear norm minimization 期刊论文  OAI收割 NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2018, 卷号: 29, 期号: 1, 页码: 3-19 作者:  Zhang, Chenyang;  Hu, Wenrui;  Jin, Tianyu;  Mei, Zhonglei;  Chenyang Zhang   |  收藏  |  浏览/下载：68/0  |  提交时间：2016/10/22 Nonlocal Self-similarity  Low-rank Tensor Estimation  Singular-value Thresholding  Tensor Nuclear Norm   The Twist Tensor Nuclear Norm for Video Completion 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2017, 卷号: 28, 期号: 12, 页码: 2961-2973 作者:  Hu, Wenrui;  Tao, Dacheng;  Zhang, Wensheng;  Xie, Yuan;  Yang, Yehui   |  收藏  |  浏览/下载：52/0  |  提交时间：2016/10/22 Low-rank Tensor Estimation (Lrte)  Tensor Multirank  Tensor Nuclear Norm (Tnn)  Twist Tensor  Video Completion   Moving Object Detection Using Tensor-Based Low-Rank and Saliently Fused-Sparse Decomposition 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2017, 卷号: 26, 期号: 2, 页码: 724-737 作者:  Hu, Wenrui;  Yang, Yehui;  Zhang, Wensheng;  Xie, Yuan   |  收藏  |  浏览/下载：48/0  |  提交时间：2017/09/12 Moving Object Detection  Tensor Nuclear Norm  Tensor Total Variation  Space-time Visual Saliency   Folded-concave penalization approaches to tensor completion 期刊论文  OAI收割 Neurocomputing, 2015, 卷号: 152, 页码: 261-273 作者:  Cao, Wenfei;  Wang, Yao;  Yang, Can;  Chang, Xiangyu;  Han Z(韩志) 收藏  |  浏览/下载：69/0  |  提交时间：2015/02/04 Tensor completion  Nuclear norm  Folded-concave penalization  Local linear approximation  Sparse learning