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陈涵娟; 达飞鹏; 盖绍彦;
东南大学 自动化学院 江苏 南京 210096;
东南大学 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室 江苏 南京 210096;
东南大学 深圳研究院 广东 深圳 518063;
点云物体分类; 三维点云; 深度学习; 神经网络; 注意力机制; 竞争性融合;
机译:基于三维卷积神经网络的LiDAR点云分类方法
机译:基于融合网络的基于新的注意力融合,可以集合淋巴结转移检测的CNN的预测
机译:基于注意力机制的基于深度神经网络的广告点击率预测新方法
机译:Deep-BCN:深度网络遇到有偏竞争,从而创建大脑启发的注意力控制模型
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机译:ALS点云分类通过将改进的完全卷积网络集成到传输学习以多尺度和多视图深度特征
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机译:三维深度图的三维建模方法及基于单闭合型教育仪的三维深度图和区域分割与多麦绿组装型教育仪
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