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陈燕生; 赵丽娜; 吴亚娟; 田传召; 朱广林;
西华师范大学计算机学院 四川南充637000中国科学院高能物理研究所多学科研究中心 北京100049;
中国科学院高能物理研究所多学科研究中心 北京100049;
西华师范大学计算机学院 四川南充637000;
北华航天工业学院遥感信息工程学院 河北廊坊065000;
高分辨率遥感图像; 高分二号; 小宗作物; 深度学习; U-Net;
机译:改进了Covid-19胸部CT图像分割的3D U-Net
机译:对3D脑肿瘤图像分割的改进的U-Net和连续最大流量算法集成
机译:Refineu-net:改进了U-Net,具有逐步的全球反馈和剩余注意力引导的医学图像分割的局部细化
机译:HSIL Colposcopy图像分割使用改进的U-Net
机译:U-Net用于脑皮质MR图像分割
机译:Covid-19肺CT图像分割使用深度学习方法:U-Net与SEGNET
机译:使用Tensorflow分布式模式和U-Net传统神经网络的图像分割模型研究
机译:中美洲遥感中心(maRC)的高光谱遥感和生态模拟研究与教育:现场和实验室改进
机译:使用两阶段U-Net具有错位数据记录介质和用于执行该方法的设备的U-Net RGB映射方法
机译:基于报告的作物到达的基于报告的作物和遥感数据生成约束,以估算农业领域的农业收益率
机译:包括作物健康数据集和作物管理建议的遥感多元农田管理设备及其使用方法
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