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黄英来; 艾昕;
东北林业大学 信息与计算机工程学院 哈尔滨 150040;
玉米叶片病害; 图像识别; 深度学习; 残差网络; 迁移学习;
机译:结合快照合奏和抠图技术的改进的残差网络模型用于图像识别
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机译:结合反卷积和改进残差网络的卷积神经网络图像去噪器
机译:基于改进的深度残差网络的图像分类方法
机译:用数字图像表征玉米叶片中的氮素,并将“绿色”与产量联系起来
机译:基于具有递归残差网络的多季节Sentinel-2图像基于本地气候区的城市土地覆盖分类
机译:用于使用改进的多尺度残差网络的遥感图像的端到端超分辨率
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机译:基于多步残差网络的生成去模糊图像的装置和方法以及对去模糊图像进行转换的装置
机译:松果体病害的分类计算方法及松果体病害的计算装置
机译:描述研究参与者卫生状况的数据集即ECG时程的分类方法涉及使用概率过程将健康研究参与者的数据集分类为假阴性数据集
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