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单巍; 崔少华; 周正;
淮北师范大学物理与电子信息学院;
真实场景; 感兴趣区域; 场景规则; 深度网络; 行人检测;
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:用于建立深度卷积神经网络的可行性,用于前列腺质子规划的基于MR图像的Synthetic-CT:一种提高MRI基于MRI的质子剂量计算精度的新方法
机译:一种将预训练的深度卷积神经网络转移到空中场景分类中的方法
机译:光线在真实空间和图片空间中的作用:一种计算框架,用于研究基于场景的亮度分布及其对深度感知的影响。
机译:DePicT黑色素瘤深度分类:一种深度卷积神经网络对皮肤病变图像进行分类的方法
机译:一种在动态场景中恢复相对深度的定性方法
机译:基于深度学习的深度卷积神经网络训练方法
机译:确定介电工件内物体不规则深度的方法,包括基于点扩散生成图像的反演并评估反演,从而确定物体不规则深度
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