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林琦; 陈婧; 曾焕强; 朱建清; 蔡灿辉;
华侨大学信息科学与工程学院 厦门市移动多媒体通信重点实验室 福建厦门361021;
华侨大学工学院 福建泉州362021;
视频超分辨率; 卷积神经网络; 多尺度特征; 残差学习;
机译:MCFF-CNN:多尺度综合特征融合卷积神经网络,用于基于残差学习的车辆色彩识别
机译:一种基于两阶段残差学习的卷积神经网络的图像超分辨率
机译:通过运动补偿和深度残差学习实现视频超分辨率
机译:基于卷积神经网络的视频编码残差超分辨率
机译:基于基于残差的变分多尺度公式的混合LES模型。
机译:高分辨率PET重建的残差校正方法及其在基于蒙特卡洛飞行的正电子范围模型中的应用
机译:一种基于多尺度高频残差图像学习的运动解析方法
机译:基于等几何分析和残差变分多尺度方法的浅水Langmuir湍流大涡模拟。
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:视频流的图像部分压缩方法,涉及基于与预测相关的失真值以及与残差相关的速率和失真来决定对残差进行编码还是不进行编码
机译:基于能够根据对象的尺度转换模式的卷积神经网络的用于监视的对象检测器的学习方法和学习装置,以及使用该方法的测试方法和测试设备
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