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2.1 SAR图像变化检测
2.4本章小结
王坤;
西安电子科技大学;
机译:基于压缩自动编码器的深度学习和超像素特征提取用于SAR图像变化检测
机译:基于深度信念网络的SAR图像变化检测:一种基于形态学图像的训练新方法
机译:改进的基于区域快速卷积神经网络的SAR图像目标检测研究
机译:基于深度学习的SAR图像目标检测研究
机译:基于卷积神经网络和递归神经网络的深度神经语言文本分类模型
机译:基于海杂波分布分析和深度卷积神经网络的高分3号SAR图像舰船检测
机译:基于改进粒子群优化算法优化的基于深度信仰网络的ZPW-2000A无接触电路故障检测研究
机译:基于复值和实值小波的复杂saR图像小波压缩比较研究
机译:基于使用深度学习和相关方法,基于语义变化检测在3D地理空间模型中执行改变检测的系统
机译:机器视觉系统的装置和方法,包括建立点云模型和/或三维模型,该模型基于不同角度的多个图像并结合了来自摄像机运动和深度的深度信息以及包含导航系统的各种应用程序,包括导航系统估计深度模糊或自动对焦应用中使用的图像之间的相对模糊
机译:联合训练的基于深度神经网络的混响语音识别声学模型的集成以及使用该模型的语音识别方法
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