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尹红; 符祥; 曾接贤; 段宾; 陈英;
南昌航空大学软件学院,南昌330063;
花卉分类; 深度学习; 显著区域; 特征选取; 特征融合;
机译:基于融合特征的高光谱图像分类来自1D和2D卷积神经网络的融合特征
机译:基于内容的图像分类的混合描述符定义使用手工特征融合到卷积神经网络功能
机译:特征融合多XMNET卷积神经网络用于服装图像分类
机译:使用卷积神经网络学习花卉分类的显着特征
机译:深度学习和局部特征融合用于医学图像分类
机译:用于高光谱图像分类的多尺度残余融合网络的混合扩张卷积
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:卷积神经网络中的多层融合用于图像分类
机译:卷积神经网络的生物特征代表输入图像分类方法
机译:特征值选择方法,特征值选择设备,图像分类方法,图像分类设备,计算机程序和记录介质
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