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徐欢; 任沂斌;
江苏海洋大学海洋技术与测绘学院;
江苏连云港222005;
中国科学院海洋研究所;
海洋环流与波动重点实验室;
山东青岛266071;
中国科学院海洋大科学研究中心;
合成孔径雷达图像; 海冰检测; 深度学习; U-Net; 混合损失函数;
机译:结合VIS / NIR和SAR图像估算渤海海冰厚度
机译:基于修改的U-NET框架的大型SAR图像有效的变化检测
机译:改进的基于区域快速卷积神经网络的SAR图像目标检测研究
机译:从渤海SAR图像中获取海冰厚度
机译:SAR图像分析的统计推断和分布选择:一种基于混合的方法。
机译:基于Sentinel-1 SAR图像特征跟踪算法的Fram海峡海冰漂移数据
机译:基于简化U-Net的SAR图像有效的低成本船舶检测
机译:saR图像的新海冰特征描述集
机译:使用两阶段U-Net具有错位数据记录介质和用于执行该方法的设备的U-Net RGB映射方法
机译:用于检测研究区域中的目标物质的检测装置,用于检测目标物质的分析器装置和用于检测研究区域中的物质的检测方法
机译:电解海冰的生产系统,电解海冰的制造设备,制冰设备,电解海冰的生产方法和鲜鱼的保存方法
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