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陈玉婷1; 张凤瑜1;
[1]东北师范大学信息科学与技术学院 吉林长春130117;
交通标志识别 ; 卷积神经网络 ; 交叉熵 ;
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机译:基于GRA的CNN优化及其在交通标志识别中的应用
机译:BackProjagation和CNN与CNN识别交通标志的比较
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机译:交叉熵的软件取证方法:源代码作者身份识别。
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机译:基于兴趣的第二个区域和高可能的区域提案网络提高了更快的R-CNN交通标志检测
机译:基于使用易读性和眼动追踪数据评估夜间交通标志的基于模型性能的标志片规范的开发
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
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