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马铃薯病害检测的学习特征和框架分析
通过使用区域卷积神经网络（RCNN）和基于注意力机制的网络，从叶片上的病斑或健康区域学习特征的方式，处理了训练数据分布与测试数据分布不一致所带来的分类器性能问题，测试集上的平均分类准确率约为 95％，在训练阶段未见过的数据集上平均得分为 8
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10 months ago
一种新的知识蒸馏网络用于增量式少样本表面缺陷检测
本文针对表面缺陷检测中的数据增量问题，提出了一种基于知识蒸馏和预训练 - 微调迁移学习范式的新型检测网络 DKAN，通过特征和分类知识对齐来解决遗忘和误分类问题，在 NEU-DET 数据集上实验证明其有效性，表现优于其他方法。
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2 years ago
SIGIR
使用带有高速公路层的循环卷积神经网络学习文本表示
本文介绍了一种结合循环卷积神经网络（RCNN）和高速公路模块的混合模型，并将其在情感分析任务上进行了实验。实验结果表明，该模型在长文本序列任务上具有较好的表现。
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8 years ago
基于子空间对齐的 RCNN 检测器域自适应
本文介绍了基于子空间对齐的领域自适应方法，用以实现在没有来自目标领域的标签情况下，在新的实际目标场景中实现高质量的物体检测。我们将 RCNN 目标检测器和子空间适应方法相结合，通过获取来自源域和目标域的检测结果来实现对局部映射的适应，从而提
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9 years ago
基于 R*CNN 的上下文动作识别
通过利用场景和时下流行的深度学习模型 RCNN 的多区域分类法，作者提出了一种新颖的基于动作的行为识别系统 R*CNN，它不仅可以在 PASAL VOC Action 数据集上实现 90.2% 平均精确率， 超过了同领域其他方法，而且还能在
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9 years ago
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