The University of North Carolina at Charlotte.;
机译:用于从移动激光扫描点云中提取,分类和完成道路标记的深度学习框架
机译:自动道路提取的多尺度和多任务深度学习框架
机译:基于惯性传感器和机器学习的道路表面类型分类:多语境现实世界情景经典和深层机器学习方法的比较
机译:LiDAR点云中道路资产检测和分类的深度学习模型比较
机译:自治语境学习的神经能源启发深度学习框架
机译:含有多中心标记的深层学习和双层成像的MRI筛查人群中PI-rads病变的自主检测和分类:概念证明
机译:从公路到越野:在深度卷积神经网络内转移学习,以对越野场景进行分割和分类。