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张家瑜; 周迪斌; 魏东亮; 金秉文; 解利军;
杭州师范大学 杭州国际服务工程学院 杭州 311121;
杭州利珀科技有限公司 杭州 311300;
浙江大学 航空航天学院 杭州 310027;
深度学习; DenseNet; 迁移学习; Bilinear-CNN;
机译:基于更快的R-CNN的传输线小型配件的环保缺陷检测方法
机译:没有人工标记训练数据的CNN进行像素明智的缺陷检测
机译:在没有手动标记的训练数据的情况下,CNN的像素 - 明智的缺陷检测
机译:线标记算法在印染在线缺陷检测系统中的应用
机译:使用CNN来了解没有真实标记的训练数据的照明
机译:基于NAS和多通道面罩R-CNN的工业木质贴面的缺陷检测
机译:用于单图像去吸附的基于多特征的双线性CNN
机译:哥伦比亚盆地鲑鱼标记研究的设计与分析。第9卷。1986 - 1988年基于哥伦比亚河上春季奇努克鲑鱼的编码线标记估算治疗控制比(运输效益比)的统计方法的比较
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
机译:CNN 3X3 1X3 3X1 CNN用于CNN的WinoGrad的WinoGrad的低开销实施,3x3 1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
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