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张晴; 左保川; 石艳娇; 戴蒙;
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院 上海201418;
显著性物体检测; 显著性; 卷积神经网络; 多尺度特征; 数据驱动;
机译:具有多尺度多路径和RGB-D突出物体检测的多尺度多路径和跨模型交互的多模态融合网络
机译:基于几何特性的卷积神经网络,用于室内物体检测
机译:将拓扑特征嵌入到卷积神经网络突出物体检测中
机译:注意尺度:深度多尺度显着物体检测
机译:用于计算机断层扫描中肺结构分割的多尺度卷积神经网络
机译:基于深度卷积神经网络和物体检测技术鉴定番茄疾病类型和检测感染区域的勘探。
机译:基于卷积神经网络的物体检测模型综述
机译:显著成就和国际普渡研讨会工业计算机系统的文档。第五部分文件上现有的和目前提出的语言与讲习班的研究。
机译:基于卷积神经网络的对象检测器的CNN学习方法和学习装置,其能够根据对象的尺度转换模式和使用相同的测试方法和测试装置的卷积神经网络
机译:基于多尺度图像和多尺度膨胀卷积的全卷积神经网络分割语义图像的装置和方法
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