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【2h】

Background adaptive faster R-CNN for semi-supervised convolutional object detection of threats in x-ray images

机译：用于半监控卷积对象检测X射线图像中的半监控卷积对象的自适应更快的R-CNN

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John B. Sigman; Gregory P. Spell; Kevin J. Liang; Lawrence Carin;
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年度 2020
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1. Pedestrian detection based on faster R-CNN in nighttime by fusing deep convolutional features of successive images [J] . Kim Jong Hyun, Batchuluun Ganbayar, Park Kang Ryoung Expert Systems with Application . 2018,第DECa期

机译：通过融合连续图像的深度卷积特征，在夜间基于更快的R-CNN的行人检测
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3. A light and faster regional convolutional neural network for object detection in optical remote sensing images [J] . Ding Peng, Zhang Ye, Deng Wei-Jian, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 2018,第jula期

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4. Background Adaptive Faster R-CNN for semi-supervised convolutional object detection of threats in X-ray images [C] . John B. Sigman, Gregory P. Spell, Kevin J Liang, Conference on Anomaly Detection and Imaging with X-Rays . 2020

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机译：用于检测MR兼容导管的更快R-CNN模型
6. Object Detection Based on Faster R-CNN Algorithm with Skip Pooling and Fusion of Contextual Information [O] . Yi Xiao, Xinqing Wang, Peng Zhang, 2020

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