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2.2.1卷积神经网络
3.1 YOL0算法
3.4本章小结
海淞皓;
哈尔滨理工大学;
机译:交通标志识别新型遗传优化的卷积神经网络:比利时和中国交通标志数据集的新基准
机译:基于SVM和卷积神经网络的两阶段交通标志检测与识别
机译:基于卷积神经网络的交通标志自动识别算法
机译:基于CNN的交通标志快速检测与识别
机译:基于卷积神经网络使用改进的Matlab alexnet的人脸识别
机译:基于视觉的交通标志检测和识别系统:当前的趋势和挑战
机译:基于卷积神经网络的交通标志识别WebService的开发
机译:基于使用易读性和眼动追踪数据评估夜间交通标志的基于模型性能的标志片规范的开发
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
机译:自动识别交通标志的学习方法,确定用于交通标志分类的更新参数集的方法和交通标志识别系统
机译:自动识别交通标志的学习方法,确定交通标志分类的更新参数集的方法及交通标志识别系统
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