NIPS-2007-sparse-feature-learning-for-deep-belief-networks-Paper 

                

                

                  
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                     2025/08/27
                    
                     YannLeCun
                  
                

              

              

                
                  
                  YannLeCun
                  
                
              

            

          

        

      
        

          

            Pedestrian_detection_with_unsupervised_multi-stage_feature_learning
          

          

            

              

                

                  

                

                

                  
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                     YannLeCun
                  
                

              

              

                
                  
                  YannLeCun
                  
                
              

            

          

        

      
        

          

            Traffic_sign_recognition_with_multi-scale_convolutional_networks
          

          

            

              

                

                  

                

                

                  
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                     YannLeCun
                  
                

              

              

                
                  
                  YannLeCun
                  
                
              

            

          

        

      
        

          

            Kamath_MDETR_-_Modulated_Detection_for_End-to-End_Multi-Modal_Understanding_ICCV_2021_paper
          

          

            

              

                

                  

                

                

                  
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                     YannLeCun
                  
                

              

              

                
                  
                  YannLeCun
                  
                
              

            

          

        

      
        

          

            Real-time_continuous_pose_recovery_of_human_hands_using_convolutional_networks
          

          

            

              

                

                  

                

                

                  
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                     YannLeCun
                  
                

              

              

                
                  
                  YannLeCun
                  
                
              

            

          

        

      
        

          

            Computing_the_stereo_matching_cost_with_a_convolutional_neural_network
          

          

            

              

                

                  

                

                

                  
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                     YannLeCun
                  
                

              

              

                
                  
                  YannLeCun
                  
                
              

            

          

        

      
        

          

            Convolutional_Learning_of_Spatio-temporal_Features
          

          

            

              

                

                  

                

                

                  
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                     YannLeCun
                  
                

              

              

                
                  
                  YannLeCun
                  
                
              

            

          

        

      
        

          

            YouTube-VOS: A Large-Scale Video Object Segmentation Benchmark
          

          

            

              

                

                  
学习长期时空特征对于许多视频分析任务至关重要。但是，现有的视频分割方法主要依赖于静态图像分割技术，并且捕获分割时间依赖的方法必须取决于预审预定的光流模型，从而导致该问题的次优溶液。探索视频分割的时空特征的端到端顺序学习在很大程度上受到可用视频分割数据集的规模限制 ...

                

                

                  
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                    arXiv:1809.03327v1
                    
                     chengwenxuan7
                  
                

              

              

                
                  
                  
                  
                
              

            

          

        

      

      
      
    


    

      
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