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阮士峰;
安阳工学院 河南 安阳 455000;
卷积神经网络; 显著性目标; 纹理特征;
机译:基于Sig-NMS的快速R-CNN组合转移学习用于VHR光学遥感影像中的小目标检测
机译:CNN-OHGS:基于CNN-对抗的亨利气体溶解度优化优化模型,用于自主车辆控制系统
机译:基于更快的R-CNN和对抗闭塞网络的水下目标检测
机译:基于类不平衡的CNN扩展,用于基于高分辨率航拍图像的车辆定位和分类
机译:从激光雷达和航拍图像中基于模型的自动建筑物提取。
机译:智能车辆系统中基于决策级融合的目标检测与分类
机译:基于对象级关系推理的基于CNN的目标检测算法在遥感图像中
机译:3-D Gated211观察中的正交滤波器和基于张量的自动目标检测(Kvadraturfilter och Tensorbaserad automatisk maldetektering i 3-D 211 avstandsgrindad avbildning)
机译:使用用于硬件优化的1×1卷积学习基于CNN的目标检测器的方法和装置,使用其的测试方法和装置{基于CNN的对象检测器的学习方法和学习装置,使用1x1卷积进行难于优化的方法,以及使用相同的测试方法和测试设备}
机译:基于目标神经网络的CNN波动-鲁棒性目标检测器的CNN学习方法和学习装置,可根据客户的需求作为关键性能指标,测试方法和测试装置
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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