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机译:基于局部子空间集成学习的基于多视图的3D对象分类
Jianing Wu; Kazuhiro Fukui;
机译:使用高分辨率WorldView-2图像的旋转森林集成学习算法进行基于对象的分类
机译:归纳多形图学习及其在基于视图的3D对象分类中的应用
机译:基于视图的3D对象分类的多模式学习
机译:基于多视图的3D对象分类使用本地子空间的集合学习
机译:H3DNET:用于分层3D对象分类的深度学习框架
机译:基于实例转移集成学习的阿尔茨海默氏病MRI数据的局部实例融合以进行分类
机译:基于监督的判别子空间的二进制分类学习
机译:生成3D场景中的对象的数字图像的方法,同时消除了在并行图形处理系统的多图形处理管线(GPPLS)中使用黑色像素渲染和后续重新生成操作沿观察方向生成部分基于颜色的互补类型图像的对象透支的方法
机译:使用目标对象集成网络和目标对象预测网络以用于多个摄像机或围绕视图监控方法和用于学习基于CNN的对象检测器的设备,适用于用户要求,例如具有相同的显着性能评估指标和方法和测试设备
机译:使用目标对象集成网络和目标对象预测网络来学习适用于用户要求(例如关键性能指标)的基于CNN的对象检测器,以用于多台摄像机或全景监视。方法和学习装置,以及使用该方法和学习装置的测试方法和测试装置
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