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机译:无需灾难性遗忘的增量式目标检测器学习
Shmelkov, Konstantin; Schmid, Cordelia; Alahari, Karteek;
机译:对抗特征对齐:避免在渐进式任务终身学习中进行灾难性遗忘
机译:伪排练:在没有灾难性的遗忘的情况下实现深度加强学习
机译:Cuepervision:用于连续域适应的自我监督学习,没有灾难性的遗忘
机译:对象探测器的增量学习,没有灾难性的遗忘
机译:没有灾难性遗忘的增量学习
机译:稳定性-可塑性困境:研究从灾难性遗忘到年龄有限的学习效果的连续体
机译:车载雷达视觉融合框架中的增量在线对象学习。
机译:通过深入学习中的数据的动态采样缓解灾难性遗忘
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
机译:用于学习物体检测器的方法和学习设备,其能够使用用于远程检测或军事目的的图像级联进行基于CNN的硬件优化,测试方法和使用该方法的测试设备,{用于物体检测器的学习方法和学习设备CNN的硬件优化在距离或距离独立的接触中进行检测
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