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公开/公告号CN108846473B
专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-01
原文格式PDF
申请/专利权人 杭州电子科技大学;
申请/专利号CN201810317425.3
发明设计人 周文晖;梁麟开;魏兴明;周恩慈;
申请日2018-04-10
分类号G06T7/557(20170101);G06N3/04(20060101);
代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人朱月芬
地址 310027 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
入库时间 2022-08-23 13:11:39
机译: 使用基于深度的多尺度滤波器的3D卷积神经网络进行3D对象识别
机译: 嵌入式系统中基于小尺度卷积神经网络(CNN)模块的联合人脸检测和头部位置角估计
机译: 基于卷积神经网络的对象检测器的CNN学习方法和学习装置,其能够根据对象的尺度转换模式和使用相同的测试方法和测试装置的卷积神经网络
机译:使用卷积神经网络从光场的零拍摄深度估计
机译:一种基于深度多尺度卷积神经网络的网络入侵检测方法
机译:一种深度卷积神经网络的基于卷积神经网络的两方向振动信号,用于平行齿轮箱的健康状态识别
机译:用于从单个图像进行深度估计的深度多尺度卷积神经网络方法
机译:基于卷积神经网络的基于面部图像的年龄估计和基于单个图像的深度预测。
机译:基于深度卷积神经网络的对象检测与深度估计方法
机译:基于深度卷积神经网络的自适应多传感器数据融合方法在行星齿轮箱故障诊断中的应用
机译:自适应位置或尺度参数估计的密度 - 分位数函数方法