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宋俊芳;
西藏民族大学信息工程学院 陕西咸阳712082;
Haar-like; Adaboost分类器; 深度特征; 头部特征;
机译:通过学习深度质量模型,使用多通道视觉特征融合进行行人检测
机译:通过融合连续图像的深度卷积特征,在夜间基于更快的R-CNN的行人检测
机译:融合DNN:一种用于快速和鲁棒行人检测的深度神经网络融合方法
机译:基于深度学习的行人检测
机译:基于深度模型提取的深度特征和多层感知器统计特征融合的医学图像分类
机译:融合DNN:一种快速,稳健的深度神经网络融合方法 行人检测
机译:NET的颗粒注射评估。铂。 1和2. pt。 1:基于可用消融模型的单颗粒的穿透深度计算。铂。 2:基于可用消融模型的中央加油所需的颗粒尺寸和速度:可行性考虑因素
机译:基于融合通道特征的快速行人检测方法
机译:融合颜色和深度信息的行人检测系统
机译:机器视觉系统的装置和方法,包括建立点云模型和/或三维模型,该模型基于不同角度的多个图像并结合了来自摄像机运动和深度的深度信息以及包含导航系统的各种应用程序,包括导航系统估计深度模糊或自动对焦应用中使用的图像之间的相对模糊
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