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刘庆飞; 张宏立; 王艳玲;
新疆大学电气工程学院;
乌鲁木齐830047;
作物与杂草识别; 深度学习; 卷积神经网络; 逐像素分类; 语义分割;
机译:基于CNN的偏压和深度可分离卷积,用于偏振SAR图像分类
机译:轻量级图像分类器使用扩张和深度可分离卷积
机译:基于多尺度Xcepion的单图像超分辨率的深度可分离卷积
机译:基于深度可分离的卷积的轻量级HSRRS图像分类方法
机译:基于形态学图像处理的高光谱和深度数据融合用于基于像素的分类
机译:使用超像素和SVM分类器从深度图像进行实时人体姿态估计和手势识别
机译:城市图像分类:每像素分类器,子像素分析,基于对象的图像分析和地理空间方法。
机译:基于深度卷积网络的细胞图像和图像分类系统和方法
机译:基于像素强度和基于像素强度的像素分类所促进的预览模式,对微阵列图像中的像素进行分类
机译:基于深度学习/卷积神经网络的半导体加工计量学图像的分类,搜索和检索
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