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王珂; 武军; 周天相; 李瑞峰;
哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室;
动作识别; 卷积神经网络; 能量运动历史图; 全局时域特征; 数据集;
机译:基于图的时空特征人类动作识别方法
机译:LSTM应用于动作识别的基于3D-CNN的融合特征图
机译:一种新的耳识别方法:从深CNNS学习Mahalanobis距离特征
机译:一种基于时空稀疏特征的改进动作识别方法
机译:通过二进制时空特征描述的概率形状解析和动作识别。
机译:深度空间特征与手工时空特征的特征融合用于人类动作识别
机译:使用预先训练的CNN模型和LSTM方法,基于时空特征提取的人体动作识别
机译:在串融合模型中sps,RHIC和LHC能量的相对论重离子碰撞的全局特征
机译:基于CNN的CNN对象检测器的学习方法和学习装置,用于图像融合和目标对象融合网络以及测试方法和测试装置的多摄像机或环绕视图监控
机译:利用全局特征和图像区域特征的融合进行视频搜索的方法和系统
机译:为了量化用于优化适用于移动设备或高精度小型网络的硬件的CNN参数和特征值,使用了使用权重量化损失值的FL(分数长度)值。如何通过使用加权量化丢失值来量化和确定CNN参数和特征值,并在优化移动设备使用的适用于移动设备的更早版本中使用,来确定FL值的方法和装置
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