CAESAR: concept augmentation based semantic representation for cross-modal retrieval
13Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- CAESAR: concept augmentation based semantic representation for cross-modal retrieval
- Date Crossref
- 30/10/2020
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Central South University Big Data and Knowledge Engineering Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Beijing Institute of Big Data Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
School of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Big Data and Knowledge Engineering Institute — Central South University, Beijing Institute of Big Data Research et School of Computer Science and Engineering.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Advanced Image and Video Retrieval TechniquesMultimodal Machine Learning ApplicationsImage Retrieval and Classification Techniques