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机译:ChoicEnet:CNN通过选择多个特征映射表示学习
Univ Manchester Dept Comp Sci Manchester Lancs England;
Univ Manchester Dept Comp Sci Manchester Lancs England;
Univ Manchester Sch Hlth Sci Manchester Lancs England;
Classification; Segmentation; Network architecture;
机译:使用掩模R-CNN的CT图像中的自动肺分割,用于使用转移学习在机器学习的监督方法中映射特征提取
机译:基于MECG的多视图特征表示的深度CNN和转移学习驱动的人类识别
机译:MRRC:具有R-CNN特征分布组合(FDC)的图像字幕的多个角色表示交叉解释
机译:来自多个卷积网络的高级CNN表示的特征嵌入策略
机译:用于场景理解的学习表示法:缩影,CRF和CNN。
机译:使用特征融合LSTM-CNN模型使用相同数据的不同表示来预测股票价格
机译:MRRC:具有R-CNN特征分布组合(FDC)的图像标题的多个角色表示交叉解释