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利用高光谱成像进行特种作物成熟度分类的双频带特征选择
草莓和番茄等特殊作物的成熟度分类对于选择性采摘和质量控制是农业下游的重要活动。本文提出了一种特征提取方法，展示了在特征选择方面的最新成果，并通过比较分析表明该方法在成熟度分类和时间效率方面的表现优于现有方法。
PDF2 months ago
基于 3D 卷积神经网络的农作物病害缺陷分类技术综述，使用非无人机高光谱图像
本文综述了使用基于 3D-CNN 的架构与典型的深度学习流程进行检测病害和有缺陷作物的高光谱图像分类的方法，并讨论了使用 HSI 数据时 3D-CNN 存在的挑战及开放性研究领域。
PDFa year ago
区域风特征对基于 CNN 的风速预测的影响：来自时空相关性分析的启示
本文探讨了加入时空数据维度如何提高神经网络开发的风力预测模型的精度，并提出了 3D-CNN 模型的预测能力与时空风现象的关联分析。
PDFa year ago
使用注意机制的 3D CNNs 基准方法 - MediaEval 2022 体育任务
本文介绍了用于媒体评估 2022 排行榜中运动视频任务的基础方法，该任务包括修剪视频的击球分类和未修剪视频的击球检测。我们为解决这两个子任务提出了两种 3D-CNN 架构，它们都使用了时空卷积和注意机制。基于我们的 v2 模型，分类子任务的
PDFa year ago
CVPRDirecFormer：一种基于 Transformer 的定向注意力方法用于鲁棒动作识别
通过引入有序时序学习问题和引入新的有向注意力机制，提出了一个新的基于 Transformer 的框架来解决行为识别问题，并在三个标准大规模基准测试上实现了与最近的行为识别方法相比的最先进的结果。
PDF2 years ago
3D 物体重建中下一最佳视角的监督学习
本文提出了一种基于监督深度学习的最佳视角规划方案，该方案包括自动生成数据集的算法和原始三维卷积神经网络 (3D-CNN)，用于学习下一个最佳视角，并与类似网络进行了比较，并进行了多个实验验证了该方案的有效性，以实现对不知名对象的重建。
PDF5 years ago
视频分类的高效双流动态和外观 3D 卷积神经网络
本研究提出基于 3D 卷积神经网络的新型深度学习模型，可以更快速和准确地进行动作和运动表示，进一步整合光流特征从而获得更准确的结果。
PDF8 years ago