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林椹尠; 张梦凯; 吴成茂;
西安邮电大学理学院 陕西西安710121;
西安邮电大学通信与信息工程学院 陕西西安710121;
西安邮电大学电子工程学院 陕西西安710121;
图像处理; 运动图片; 图像去噪; 图像复原; 深度学习; 网络模型; 网络结构; 卷积神经网络;
机译:强大的残差密集神经网络,可抵抗中值滤波图像的取证攻击
机译:双残差密集网络融合高光谱和多光谱图像
机译:深度残差CNN对光学和运动模糊的年龄估计稳健
机译:使用分层密集的残差学习的快速高效的超分辨率网络
机译:检验残差和残差协方差结构对下一代,混合格式在线评估中分数的影响,该评估存在各种校正策略,且可能存在不相关的维度
机译:用于图像去噪的动态残差密集网络
机译:最小二乘残差和最小残差方法
机译:在固定区间平滑算法中包括状态激励和利用误差残差的机动检测方法的实现
机译:残差系数的编码和解码方法,残差样本,装置,程序和计算机可读存储介质中的残差系数编码方法
机译:使用图像残差预测的图像编码/解码方法和设备,特别是通过使用图像成分和残差之间的相关性对所编码的残差进行编码和解码来大幅度地减少大量数据
机译:数据转换的残差检查包括计算转换前后相应数值的模残差,并比较转换后相应的残差值
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