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刘梦佳; 冯辉; 徐海祥; 余文曌; 李文娟;
高性能船舶技术教育部重点实验室 武汉 43006;
武汉理工大学交通学院 武汉 430063;
江苏科技大学海洋装备研究院 镇江 212003;
深度学习; 卷积神经网络; 颜色特征; 水上航行目标检测; 救生衣;
机译:基于CNN和多目标算法的恶意代码检测
机译:SAR图像中基于多尺度旋转不变Haar-Like特征集成CNN的多目标环境舰船检测算法
机译:基于3D DSF R-CNN的RGB-D图像多目标检测方法
机译:基于快速R-CNN的无人水面车辆目标检测算法
机译:基于R-CNN的立方体近距离检测和姿态估计更快
机译:基于改进的快速R-CNN的实时水面目标检测
机译:基于CNN的基于CNN的CNN方法,用于通过旋转边界盒的HR光学遥感图像中的准确船舶检测
机译:搜救网络的先验多目标优化模型。
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
机译:基于R-CNN的对象检测器的R-CNN学习方法和测试方法,其基于R-CNN的监视,其能够根据对象和学习设备的尺度和学习设备的尺度转换模式和使用相同的测试设备
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