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刘汉举;
湖北工业大学工程技术学院;
机器视觉; 深度残差收缩网络; 深度长短期记忆神经网络; 智能制造; 缺陷检测;
机译:基于深度残差网络的局部和全局方法显着目标检测
机译:一种新颖的基于深度多通道残差网络的度量学习方法,用于视频监控中的移动人员定位
机译:MSSTResNet-TLD:一种基于跟踪学习检测框架的健壮跟踪方法,其中使用多尺度时空残差网络特征模型
机译:基于深度残差网络的铸件缺陷检测研究
机译:基于深度学习的残差神经网络用于消化内镜检查
机译:一种改进的基于深度残差网络的单目视觉机器人语义同时定位与映射方法
机译:一种基于简化残差网络的入侵检测系统
机译:基于残差的Cue顶点子图检测。
机译:基于机器视觉深度学习的制造过程中智能基于人工智能质量检验的AI方法和系统
机译:基于深度残差网络的性别识别方法及装置,介质和装置
机译:利用深度学习的Sunroof基于人工智能检测缺陷的AI系统和方法
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