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刘媛媛;
辽宁工程技术大学;
机译:利用改进的U-Net卷积神经网络的混凝土结构裂缝识别方法
机译:中国中部正常大学的研究结果扩大了对遥感的理解(道路提取卷积神经网络具有嵌入式注意力的遥感图像的注意机制)
机译:通过深度递归卷积神经网络U-Net进行道路检测和中心线提取
机译:基于U-Net网络的轨迹数据提取道路网络结构的方法
机译:从卫星图像中自动提取道路网络,以准备和更新运输中的地理信息系统(GIS-t)的道路位置数据。
机译:基于U-Net和卷积神经网络且交替更新的集团自动隧道裂缝检测
机译:基于U-Net的卷积神经网络自动路面裂缝分割
机译:基于优化的自动道路网络提取方法。
机译:基于改进卷积神经网络的自动无人网络导航,跟踪和检测道路裂缝和坑洼
机译:基于U-NET神经网络的精细水体提取方法
机译:道路改进部分提取程序,道路改进部分提取设备和道路改进部分提取方法
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