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许新征; 李杉;
中国矿业大学计算机科学与技术学院;
教育部矿山数字化工程中心;
卷积神经网络; 轻量化; 特征复用; 特征膨胀卷积; 深度学习; 图像分类;
机译:轻量化模具法(SG模具)对膨胀混凝土的约束膨胀试验
机译:VEL Tech Rangarajan Sagunthala R&D科学技术研究人员研究人员更新对电子学的理解(五卷积层深度卷积神经网络,用于植物性叶片疾病检测)
机译:通过铸造实现轻量化施工:克劳斯塔尔工业大学的铸造技术研究
机译:基于膨胀卷积的单图像超分辨率多尺度信息学习起始模块
机译:基于特征向量特征并使用正常模式结合多径压缩进行盲反卷积中的信道顺序选择,以进行信号源识别。
机译:基于特征的表示使用卷积神经网络改善颜色分解和核检测
机译:表3:具有稠密网络的UNET模型参数数量的比较结果,其包含改进的扩张卷积模块(IDC)或扩张卷积模块。
机译:快速卷积模块(快速卷积模块)
机译:空心板的轻量化模块,通过使用连接模块可以轻松组装多个轻量化模块
机译:基于特征地图稀疏的卷积神经网络修剪方法
机译:基于特征选择的ST段分类卷积神经网络及其使用方法
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