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机译:魔鬼在通道中:用于细粒度的图像分类的相互信道损失
Dongliang Chang; Yifeng Ding; Jiyang Xie; Ayan Kumar Bhunia; Xiaoxu Li; Zhanyu Ma; Ming Wu; Jun Guo; Yi-Zhe Song;
机译:具有对抗性数据增强的多任务学习模型,用于对细粒度图像进行分类
机译:乳腺癌细胞病理学图像的细粒度分类和分级多任务深度学习
机译:CC损耗:图像分类的信道相关损耗
机译:细粒度图像分类中的特征工程。
机译:探索细粒度图像分类的错误分类信息
机译:CC损失:图像分类的信道相关损耗
机译:使用共聚焦扫描显微镜通过使用检测通道来检测源自对象标记的不同强度的光并根据信号比率进行分类来对图像对象区域进行分类
机译:基于图像检测的细粒度分类模型处理方法,以及相关设备
机译:超类扩展和正则化深度学习,用于细粒度图像分类
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