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公开/公告号CN110276784B
专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-06
原文格式PDF
申请/专利权人 北京理工大学;
申请/专利号CN201910478278.2
发明设计人 宋勇;王姗姗;杨昕;赵宇飞;王枫宁;郭拯坤;
申请日2019-06-03
分类号G06T7/246(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构11639 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人唐华
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2022-08-23 11:37:58
机译: 基于卷积神经网络和特征图生成方法的深度学习中特征图计算的金字塔历史图生成方法
机译: 通过卷积神经网络进行特征提取并通过主成分分析进行特征约简,从而对细粒度对象进行基于类别的基于内容的图像检索
机译: 用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
机译:基于卷积特征的协作学习和用于视觉跟踪的相关滤波器
机译:通过PSO算法和用于视觉跟踪的两个组合颜色空间,基于卷积特征学习空间相关滤波器
机译:基于互补特征的多尺度防闭锁相关滤波器对象跟踪方法
机译:基于相关滤波器的跟踪使用多卷积特征来提高相关滤波器
机译:基于卷积神经网络的人类视觉系统启发特征识别方法
机译:基于向量卷积网络和判别相关滤波器的目标跟踪
机译:一种基于连续卷积运营商和空间临时正则化术语的相关滤波器目标跟踪算法
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。