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许等平; 任怡; 闫哲; 业巧林; 张冬;
国家林业局调查规划设计院 北京100714;
南京林业大学信息科学技术学院 南京210037;
卷积神经网络; 遥感图像; 质量评价; 无人机影像; 深度学习;
机译:基于CNN的遥感影像光谱超分辨率
机译:基于Sig-NMS的快速R-CNN组合转移学习用于VHR光学遥感影像中的小目标检测
机译:基于CNN的土地覆盖分类,结合点云和超高分辨率的遥感影像数据的分层分割和融合
机译:基于更快的R-CNN网络的光学遥感影像船舶检测
机译:基于CNN和数据采集系统的机器人皮肤基于多源无人机的目标分类
机译:基于改进掩模R-CNN的高空间分辨率遥感影像有效建筑物提取方法
机译:基于粗糙集决策树的MLP-CNN用于超高分辨率遥感影像分类
机译:利用遥感影像进行部分堡垒空间分析报告。利用遥感影像优化野外样本设计(最终报告)
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
机译:CNN 3X3 1X3 3X1 CNN用于CNN的WinoGrad的WinoGrad的低开销实施,3x3 1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:基于多模态深度学习的无人机视频美学质量评价方法
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