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1.2.3目标检测与识别数据增强技术研究现状
2.1数据增强技术概述
何爱媛;
西安电子科技大学;
机译:BMF-CNN:一种基于多尺度特征融合的VHR遥感图像目标检测方法
机译:通过改进的快速R-CNN在光学遥感图像中进行小目标检测
机译:Pratit:使用直方图均衡和数据增强的基于CNN的情感识别系统
机译:基于R-CNN的掩埋目标检测,对GAN的数据增强支持
机译:增强双输入CNN(DI-CNN),用于CT扫描的肺结结恶性肿瘤诊断分类
机译:基于多尺度旋转边界盒的深度学习的遥感图像舰船目标检测方法
机译:基于对象级关系推理的基于CNN的目标检测算法在遥感图像中
机译:基于量子照明的目标检测与识别。
机译:使用用于硬件优化的1×1卷积学习基于CNN的目标检测器的方法和装置,使用其的测试方法和装置{基于CNN的对象检测器的学习方法和学习装置,使用1x1卷积进行难于优化的方法,以及使用相同的测试方法和测试设备}
机译:基于CNN集成电路的目标检测与识别装置
机译:基于目标神经网络的CNN波动-鲁棒性目标检测器的CNN学习方法和学习装置,可根据客户的需求作为关键性能指标,测试方法和测试装置
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