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孟庆宽; 张漫; 杨晓霞; 刘易; 张振仪;
天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院 天津300222;
天津市信息传感与智能控制重点实验室 天津300222;
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室 北京100083;
玉米幼苗; 杂草; 图像识别; 轻量卷积; 特征融合; SSD模型;
机译:基于K-Means特征学习结合卷积神经网络的杂草识别
机译:基于时间的卷积网络,用于在覆盖滴灌下造型玉米蒸散量的基于网络的模型
机译:种子重量作为玉米幼苗生物量特征的协会和预测研究的协变量
机译:玉米蟹幼苗在公路绿化中玉米蟹幼苗的适应性
机译:基于特征向量特征并使用正常模式结合多径压缩进行盲反卷积中的信道顺序选择,以进行信号源识别。
机译:氮在玉米核糖-15-双磷酸羧化酶/加氧酶磷酸烯醇丙酮酸羧化酶和丙酮酸正磷酸二激酶中的分配与玉米幼苗的生物量相关
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:基于关联的混合特征选择的轻量入侵检测方法
机译:通过卷积神经网络进行特征提取并通过主成分分析进行特征约简,从而对细粒度对象进行基于类别的基于内容的图像检索
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