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邓志锋; 闵卫东; 邹松;
[1]南昌大学信息工程学院 江西南昌330031;
摔倒检测; 卷积神经网络; 人体椭圆轮廓; 时间序列; 运动特征;
机译:BMF-CNN:一种基于多尺度特征融合的VHR遥感图像目标检测方法
机译:MF-CNN:基于多特征融合和CNN的LDOS攻击检测方法
机译:十字交叉椭圆错觉:基于轮廓所有权和可跟踪特征分配的刚性和非刚性运动的交替感知
机译:一种基于轮廓的快速圆和椭圆检测方法
机译:使用特征相似性分析网络攻击:一种基于流的检测方法。
机译:基于轮廓和光谱特征的传输多光谱成像的异质性检测方法
机译:运动协调中的可变性:一种集中的方法而不是双轮廓的方法运动协调中的可变性:一种针对双轮廓的方法的问题运动协调中的可变性:一种基于双轮廓的方法的方法
机译:学习人体运动控制的轮廓特征
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
机译:对于长距离检测或军用目的和用于学习对象检测器的设备,可以使用it it ita it itable.Sessessess的基于CNN的基于CNN的基于CNN的基于CNN的硬件优化的装置和用于学习的对象检测器的装置。基于CNN的作出或最低目的使用策略分配和触摸设备进行决定使用案例
机译:基于R-CNN的R-CNN学习方法和用于检测的对象检测方法
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