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杨鹏; 蔡青青; 孙昊; 孙丽红;
河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津300130;
智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心 天津300130;
河北省控制工程技术研究中心 天津300130;
场景识别; 图像处理; 卷积神经网络; GoogLeNet; Caffe;
机译:基于具有简单编码方案的强制性和理想对象的自动室内场景识别
机译:基于深度学习的室内场景识别申请
机译:基于室内场景识别的障碍物图的构建
机译:基于卷积神经网络权重的基于NAND闪存的SSD逐层自适应优化ECC,用于场景识别
机译:纹理在室内场景识别中的作用
机译:基于智能手机的基于卷积神经网络的室内定位活动识别
机译:基于视觉的室内场景识别来自使用MAV安装的单眼相机获得的时间序列空中图像
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
机译:基于多比特卷积神经网络的存储单元的存储单元,基于多位卷积神经网络的基于存储的存储器的存储器阵列结构及其计算方法
机译:包括基于卷积神经网络CNN的循环过滤器的CNN编码方法和装置以及包括基于卷积神经网络CNN的循环过滤器的解码方法和装置
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