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陈清江; 汪泽百; 柴昱洲;
西安建筑科技大学理学院 陕西西安710055;
中国空间技术研究院西安分院 陕西西安710100;
图像融合; VGG; 图像分块; 统计特征; 多聚焦图像;
机译:一种新型多聚焦图像融合方法,用于使用级联林模型改进成像系统
机译:基于卷积神经网络两级的多聚焦图像融合方法
机译:利用拉普拉斯能源和深神经网络的多聚焦图像融合方法
机译:基于改进的VGG19网络的开关状态识别方法
机译:基于掩模R-CNN提取数据与VGG神经网络分类的猪姿势估计
机译:基于HVS和BP神经网络的有效多聚焦图像融合。
机译:通过将多光谱特征与拓扑数据融合,改进了神经网络的图像分类
机译:使用改进的VGG模型预处理提高零件书光学字符识别的VGG性能
机译:通过执行传感器融合来改进支持自主驾驶的神经网络的学习方法和学习装置,该传感器融合了通过能够进行距离预测的雷达获得的信息和通过照相机获得的信息的传感器融合,以及测试方法和测试设备
机译:用于再现多聚焦图像的装置和方法
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