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邵江南; 葛洪伟;
江南大学人工智能与计算机学院 无锡 214122;
江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室 无锡 214122;
目标跟踪; 卷积神经网络; 孪生网络; 特征融合; 通道注意力机制;
机译:基于融合指数的残差指数线性估计残差提取
机译:深度特征融合与残差连接和注意力模型的集成,用于VHR遥感图像分类
机译:ConvAE:一种基于卷积层和残差连接的新型通道自动编码器
机译:基于残差神经网络层次特征融合的目标跟踪
机译:检验残差和残差协方差结构对下一代,混合格式在线评估中分数的影响,该评估存在各种校正策略,且可能存在不相关的维度
机译:带有残差结构的注意力机制增强的LSTM及其在蛋白质-蛋白质相互作用残基对预测中的应用
机译:共同因子模型中残差均值的不同残差可以掩盖不同的残差吗?
机译:容错乘数的残差算法:残差发生器
机译:通过惯性矩和波干扰(连接配合)消除地震残差的地震残差衰减接头
机译:残差系数的编码和解码方法,残差样本,装置,程序和计算机可读存储介质中的残差系数编码方法
机译:使用图像残差预测的图像编码/解码方法和设备,特别是通过使用图像成分和残差之间的相关性对所编码的残差进行编码和解码来大幅度地减少大量数据
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