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机译:基于SSD数据集训练算法的快速检测目标
Air Force Engn Univ Xian Shaanxi Peoples R China;
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deep learning; SSD model; data set training; target; edge detection;
机译:基于SSD数据集训练算法的快速检测目标
机译:基于卡尔曼滤波器和SSD的AGV快速,鲁棒和准确的姿态检测算法
机译:基于更快的RCNN目标检测算法的食管癌图像研究
机译:基于单元的离群值检测算法:大数据集的快速离群值检测算法
机译:一种简单且计算有效的基于傅立叶变换的算法,用于在无先验目标信息的嘈杂背景下进行运动目标检测。
机译:基于改进SSD模型的智能汽车前车辆检测算法
机译:图4:(a)一种保守序列,其发生在芯片-SEQ数据集中的46,264个结合位点峰值中的79倍。说明了这种保守序列的突变分布,其中'_'表示该碱度不变; del表示此基础丢失; INS X表示新的基础X插入此基础前面。 (b)列出了几种重复的元素模式。 (c)在第一栏中,示出了由MEME芯片工具(Machanick&Bailey,2011)开采的前五个DNA主题。由CFSP算法发现的相应保守序列列于第二列中。在第三列中,列出了从突变信息转换的特定位置的评分矩阵。 MEME主题与PSSM格式的相似性与PSSM格式之间的相似性通过邮票图章比较工具(Mahony&Benos,2007)计算。这些对相似性的电子值显示在第四列中。 (d)在由GKMSVM描述符聚集的每个组中选择了一个图案,下面列出了CFSP算法的相应主题。 (e)从https://www.encodeproject.org收集的,有附加数据集(文件no:cernff100grl,cenf616irl,conf8.20cer,target:srebf1)。使用MEME工具在每个文件中选择前两个图案,并且我们的算法发现的相应主题如下所示。
机译:基于空间扫描红外传感器的点目标检测算法比较