Fast and memory-less multi modality image matching based on higher order graph matching

基于高阶图匹配的快速无记忆多模态图像匹配

基本信息

  • 批准号:
    16K16087
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2016-04-01 至 2019-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Ecole Superieure d'Ingenieurs de Rennes(フランス)
雷恩高等工程师学院(法国)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Texture synthesis for stable planar tracking
用于稳定平面跟踪的纹理合成
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Transparent Random Dot Markers
透明随机点标记
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hideaki Uchiyama;Yuji Oyamada
  • 通讯作者:
    Yuji Oyamada
Deep Convolutional 3D Object Classification from a Single Depth Image and Its Normal Map
从单深度图像及其法线图进行深度卷积 3D 对象分类
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuji Oyamada;Tomotaka Ohnishi;Kazu Mishiba and Katsuya Kondo
  • 通讯作者:
    Kazu Mishiba and Katsuya Kondo
深層畳み込みニューラルネットワークによる単一距離画像とその法線 マップを用いた物体識別
使用深度卷积神经网络使用单范围图像及其法线图进行对象识别
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    大西 友貴;小山田 雄仁;三柴 数;近藤 克哉
  • 通讯作者:
    近藤 克哉
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

OYAMADA Yuji其他文献

OYAMADA Yuji的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
  • 批准号:
    51769027
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    38.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning(脉冲深度学习)方法研究
  • 批准号:
    61573081
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

CAREER: Adaptive Deep Learning Systems Towards Edge Intelligence
职业:迈向边缘智能的自适应深度学习系统
  • 批准号:
    2338512
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CRII: OAC: A Compressor-Assisted Collective Communication Framework for GPU-Based Large-Scale Deep Learning
CRII:OAC:基于 GPU 的大规模深度学习的压缩器辅助集体通信框架
  • 批准号:
    2348465
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Deep Learningを活用した超音波ガイドによる安全な静脈穿刺法の開発
利用深度学习的超声引导开发安全静脉穿刺方法
  • 批准号:
    24K13362
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
MFB: Better Homologous Folding using Computational Linguistics and Deep Learning
MFB:使用计算语言学和深度学习更好的同源折叠
  • 批准号:
    2330737
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Standard Grant
深層学習(Deep learning)による骨転移検出AIモデルの開発と臨床応用
深度学习骨转移检测AI模型开发及临床应用
  • 批准号:
    24K18754
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Deep Learningを活用した安静時心電図からの非侵襲的冠動脈疾患予測
使用深度学习通过静息心电图进行无创冠状动脉疾病预测
  • 批准号:
    24K19024
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Navigating Chemical Space with Natural Language Processing and Deep Learning
利用自然语言处理和深度学习驾驭化学空间
  • 批准号:
    EP/Y004167/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Research Grant
Developing and Visualising a Retrieval-Augmented Deep Learning Model for Population Health Management
开发和可视化用于人口健康管理的检索增强深度学习模型
  • 批准号:
    2905946
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Studentship
Deep Learning with Limited Data for Battery Materials Design
电池材料设计中数据有限的深度学习
  • 批准号:
    EP/Y000552/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Research Grant
SHF: Small: Hardware-Software Co-design for Privacy Protection on Deep Learning-based Recommendation Systems
SHF:小型:基于深度学习的推荐系统的隐私保护软硬件协同设计
  • 批准号:
    2334628
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.58万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了