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郑秋梅; 王璐璐; 王风华;
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院 山东青岛266580;
改进的YOLOv3方法; 特征提取; 多尺度融合; 损失函数; 小目标检测;
机译:基于改进的YOLO网络的驾驶场景小目标检测研究
机译:基于深度可分离卷积神经网络的交通场景深度分析
机译:基于卷积神经网络的城市交通场景自适应车辆检测与分类方案
机译:基于深度卷积神经网络设计交通符号分类有效模型
机译:用于小目标检测的背景类型分类和沿海区域检测的海基红外场景解释
机译:通过改进对场景模式的理解,改进了冠层反射建模和场景推理
机译:基于复杂场景下深度图的红外小目标检测方法
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:基于反卷积神经网络的场景语义分割方法
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