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第二章目标检测相关理论和技术
3.1交通标志检测面临的问题
4.3本章小结
李夏雨;
华中师范大学;
机译:深入学习在自动驾驶汽车驾驶车道和交通标志检测中的深度学习
机译:实时交通标志检测和对实际交通场景的分类
机译:基于复杂场景中的视觉共同性的交通标志检测
机译:使用SURF检测器和蛮力匹配器的自动驾驶汽车交通标志和障碍物检测的设计与实现
机译:基于补充Boosting和级联ConvNet的转移学习结构用于未知应用场景中的快速交通标志检测
机译:混合垂直和水平文本交通标志检测和街道级别场景的识别
机译:Nasa TLa工作负载分析支持。第3卷:FFD自动驾驶仪场景验证数据
机译:面向场景的实时攻击检测系统和基于场景的实时攻击检测方法
机译:自动检测交通标志的自动驾驶仪上的人工视觉系统以及驾驶员所致侵权通知。
机译:自动驾驶场景中的高精度多目标视觉检测方法
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