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潘秋羽; 王伟; 王明明; 王道顺;
西安工程大学 计算机科学学院 西安710600;
清华大学 计算机科学与技术系 北京 100084;
目标检测; 特征相关性; 多分支融合; 有效感受野; 卷积神经网络;
机译:基于SAR图像的特征建模方法在目标解释中的应用
机译:具有深度卷积神经网络的偏振特征提取器的人工目标检测方法
机译:基于空间特征建模与时间特征建模融合的字母数字手势识别
机译:基于卷积神经网络的极化成像目标检测方法
机译:通过计算语言和心理语言特征建模,在基于文本的网络犯罪网络通信中检测和分析网络犯罪。
机译:基于高灵敏度和时间分辨率的基于反卷积的体外和体内自发突触电流检测方法
机译:SAR图像的基于区域的目标检测方法(SAR图像的基于区域的目标检测方法)
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:-使用基于卷积神经网络的分层特征建模的有效目标检测方法
机译:基于多尺度快速区域卷积神经网络的图像目标检测方法和软件
机译:基于相同的卷积神经网络和目标对象检测方法
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