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张磊; 卢婷; 郭文静; 刘国华; 黄秋波;
东华大学计算机科学与技术学院 上海201600;
注意力机制; 空间特征重标定模块(SFRM); SFRM-DenseNet; 图像分类;
机译:MultiPath功能重新校准DENSENET用于图像分类
机译:使用三维挤压和激励-DenseNet(3D-SE-DenseNet)的高光谱遥感图像分类
机译:基于空间光谱信息的高光谱图像分类深度3D多尺度DENSENET
机译:通道明智和特征点权重Densenet用于图像分类
机译:数据挖掘以识别最佳的空间聚集尺度和输入特征:具有地形LIDAR和LIDAR强度返回的数字图像分类。
机译:考虑用于图像分类的特征包(BoF)框架的空间布局信息
机译:表3:使用Densenet201在英特尔图像分类数据集上使用Densenet201的不同大小的数据增强精度比较(%)。
机译:aFREET:支持向量机的图像分类的人类灵感空间谱特征构造
机译:特征值选择方法,特征值选择设备,图像分类方法,图像分类设备,计算机程序和记录介质
机译:特征量选择方法,特征量选择设备,图像分类方法,图像分类设备,计算机程序和记录介质
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