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卢鹏; 刘楷贇; 邹国良; 王振华; 郑宗生;
上海海洋大学信息学院;
上海201306;
图像处理; 无参考图像质量评价; 卷积神经网络; 纹理特征; 信息熵; 损失函数;
机译:基于特征分割策略的无参考图像质量评估的卷积神经网络
机译:基于融合特征的高光谱图像分类来自1D和2D卷积神经网络的融合特征
机译:配子体性无融合生殖(参考自主菊科无融合生殖细胞)顶生分生组织细胞发生的细胞遗传学特征
机译:基于视觉显著性的多尺度卷积神经网络无参考图像质量评价
机译:卷积神经网络中的多模式数据融合与特征可视化
机译:基于双域特征融合的无参考图像质量评估
机译:无参考图像质量评估基于统计和感知特征的融合
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:基于原始图像的放大图像的图像质量评价方法,通过将原始图像作为参考图像来测量放大图像的图像质量评价结果
机译:通过卷积神经网络进行特征提取并通过主成分分析进行特征约简,从而对细粒度对象进行基于类别的基于内容的图像检索
机译:基于磁特征参考和传感器融合的楼层识别
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