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曲长文; 刘晨; 周强; 李智; 李健伟;
海军航空大学电子信息工程系,山东烟台264001;
海军航空大学科研部,山东烟台264001;
卷积神经网络; 迁移学习; 多尺度SAR图像; 目标分类;
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:基于多态性的顶帽的多尺度目标分类算法,用于实时图像处理
机译:基于多尺度显着度和主动轮廓模型的高分辨率SAR图像快速准确目标检测
机译:基于CNN的其他特征在SAR图像中基于CNN的自动目标识别
机译:基于CNN和数据采集系统的机器人皮肤基于多源无人机的目标分类
机译:CNN-LRP:了解SAR图像中目标识别的卷积神经网络性能
机译:基于CN-GaN和CNN复杂环境中SAR图像的目标识别
机译:基于mLp神经网络的saR图像自动目标识别
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
机译:基于CNN的CNN学习方法和学习设备,基于CNN适用于客户要求,例如使用目标对象合并网络和目标区域估计网络和测试方法和使用相同的测试方法和测试设备以用于多摄像机或环绕式 查看监控
机译:基于CNN的目标对象检测器的CNN学习方法和学习设备,例如,通过使用目标对象网络和目标区域估计网络,测试网络和测试方法,以及针对使用美国的设备进行测试的关键性能指标,可以将客户的关键绩效指标作为关键绩效指标查看监控
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