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于旭燕; 刘建霞; 薛文渲; 袁晓辉; 段淑斐; 程永强;
太原理工大学 信息与计算机学院 山西 太原 030000;
美国北德克萨斯大学 计算机系 德克萨斯 丹顿;
糖尿病视网膜病变; 深度学习; 卷积神经网络; 图像分类; SupplementNet模型; 特征提取;
机译:找到用于图像分类的最佳性预先训练的CNN模型:使用类激活图以发现糖尿病视网膜病变图像中的异常部分
机译:用于图像分类识别的改进的CNN结构模型
机译:一种基于改进CNN的生物学图像分类方法
机译:基于定制的CNN架构的糖尿病视网膜病变图像分类
机译:基于CNN的植物物种使用自然图像分类
机译:基于混合CNN的MRI自动乳腺肿瘤诊断和使用改进的鹿狩猎优化算法的基于混合CNN和特征的方法
机译:FB-CNN:特征基于融合的Bilinear CNN,用于果蝇图像分类
机译:Retinex预处理改进的多光谱图像分类
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:基于句法的基于MRPN-CNN的压缩图像分类方法
机译:基于基于CNN的IC和轻量级分类器的图像分类系统
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