Zeitschriftenartikel zum Thema „Convolution dilatée“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "Convolution dilatée" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
Wang, Wei, Yiyang Hu, Ting Zou, Hongmei Liu, Jin Wang und Xin Wang. „A New Image Classification Approach via Improved MobileNet Models with Local Receptive Field Expansion in Shallow Layers“. Computational Intelligence and Neuroscience 2020 (01.08.2020): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8817849.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Wenli, Shenglai Zhen, Xin Chen, Qianjing Xiong und Benli Yu. „Study on convolutional recurrent neural networks for speech enhancement in fiber-optic microphones“. Journal of Physics: Conference Series 2246, Nr. 1 (01.04.2022): 012084. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2246/1/012084.
Der volle Inhalt der QuelleChim, Seyha, Jin-Gu Lee und Ho-Hyun Park. „Dilated Skip Convolution for Facial Landmark Detection“. Sensors 19, Nr. 24 (04.12.2019): 5350. http://dx.doi.org/10.3390/s19245350.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Feng, Junjie Zhang, Zhe Meng und Hanqiang Liu. „Densely Connected Pyramidal Dilated Convolutional Network for Hyperspectral Image Classification“. Remote Sensing 13, Nr. 17 (26.08.2021): 3396. http://dx.doi.org/10.3390/rs13173396.
Der volle Inhalt der QuelleTang, Jingfan, Meijia Zhou, Pengfei Li, Min Zhang und Ming Jiang. „Crowd Counting Based on Multiresolution Density Map and Parallel Dilated Convolution“. Scientific Programming 2021 (20.01.2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8831458.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Tian, Xinlei Zhou, Jiayi Yang, Boyang Meng, Jiali Qian, Jiehui Zhang und Gang Ge. „Dental Lesion Segmentation Using an Improved ICNet Network with Attention“. Micromachines 13, Nr. 11 (07.11.2022): 1920. http://dx.doi.org/10.3390/mi13111920.
Der volle Inhalt der QuelleSong, Zhendong, Yupeng Ma, Fang Tan und Xiaoyi Feng. „Hybrid Dilated and Recursive Recurrent Convolution Network for Time-Domain Speech Enhancement“. Applied Sciences 12, Nr. 7 (29.03.2022): 3461. http://dx.doi.org/10.3390/app12073461.
Der volle Inhalt der QuelleViriyasaranon, Thanaporn, Seung-Hoon Chae und Jang-Hwan Choi. „MFA-net: Object detection for complex X-ray cargo and baggage security imagery“. PLOS ONE 17, Nr. 9 (01.09.2022): e0272961. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0272961.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jianming, Chaoquan Lu, Jin Wang, Lei Wang und Xiao-Guang Yue. „Concrete Cracks Detection Based on FCN with Dilated Convolution“. Applied Sciences 9, Nr. 13 (01.07.2019): 2686. http://dx.doi.org/10.3390/app9132686.
Der volle Inhalt der QuelleRahman, Takowa, Md Saiful Islam und Jia Uddin. „MRI-Based Brain Tumor Classification Using a Dilated Parallel Deep Convolutional Neural Network“. Digital 4, Nr. 3 (28.06.2024): 529–54. http://dx.doi.org/10.3390/digital4030027.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Ruifen, Xi Pei, Ning Ge und Chunhou Zheng. „Clinical Target Volume Auto-Segmentation of Esophageal Cancer for Radiotherapy After Radical Surgery Based on Deep Learning“. Technology in Cancer Research & Treatment 20 (01.01.2021): 153303382110342. http://dx.doi.org/10.1177/15330338211034284.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xing-Yao, Shao-Dong Zhang, Rui Xiao, Jiong Yu und Zi-Yang Li. „Speech Recognition of Accented Mandarin Based on Improved Conformer“. Sensors 23, Nr. 8 (16.04.2023): 4025. http://dx.doi.org/10.3390/s23084025.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Hongbo, und Shi Qiu. „A Novel Dynamic Contextual Feature Fusion Model for Small Object Detection in Satellite Remote-Sensing Images“. Information 15, Nr. 4 (18.04.2024): 230. http://dx.doi.org/10.3390/info15040230.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Ran, Ruyu Shi, Xiong Hu und Changqing Shen. „Remaining Useful Life Prediction of Rolling Bearings Based on Multiscale Convolutional Neural Network with Integrated Dilated Convolution Blocks“. Shock and Vibration 2021 (25.01.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6616861.
Der volle Inhalt der QuelleHo, David Joon, und Qian Lin. „Person Segmentation Using Convolutional Neural Networks With Dilated Convolutions“. Electronic Imaging 2018, Nr. 10 (28.01.2018): 455–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2018.10.imawm-455.
Der volle Inhalt der QuelleContreras, Jonatan, Martine Ceberio und Vladik Kreinovich. „Why Dilated Convolutional Neural Networks: A Proof of Their Optimality“. Entropy 23, Nr. 6 (18.06.2021): 767. http://dx.doi.org/10.3390/e23060767.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Yicheng, Shufang Tian und Jia Ge. „Hybrid Convolutional Network Combining Multiscale 3D Depthwise Separable Convolution and CBAM Residual Dilated Convolution for Hyperspectral Image Classification“. Remote Sensing 15, Nr. 19 (01.10.2023): 4796. http://dx.doi.org/10.3390/rs15194796.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Guoping, Fangzheng Zhao und Bingqi Liu. „Estimation of the Two-Dimensional Direction of Arrival for Low-Elevation and Non-Low-Elevation Targets Based on Dilated Convolutional Networks“. Remote Sensing 15, Nr. 12 (14.06.2023): 3117. http://dx.doi.org/10.3390/rs15123117.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yanjie, Shiyu Hu, Guodong Wang, Chenglizhao Chen und Zhenkuan Pan. „Multi-scale dilated convolution of convolutional neural network for crowd counting“. Multimedia Tools and Applications 79, Nr. 1-2 (17.10.2019): 1057–73. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-019-08208-6.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yanjie, Guodong Wang, Chenglizhao Chen und Zhenkuan Pan. „Multi-scale dilated convolution of convolutional neural network for image denoising“. Multimedia Tools and Applications 78, Nr. 14 (23.02.2019): 19945–60. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-019-7377-y.
Der volle Inhalt der QuelleHeo, Woon-Haeng, Hyemi Kim und Oh-Wook Kwon. „Source Separation Using Dilated Time-Frequency DenseNet for Music Identification in Broadcast Contents“. Applied Sciences 10, Nr. 5 (03.03.2020): 1727. http://dx.doi.org/10.3390/app10051727.
Der volle Inhalt der QuelleWang Aili, 王爱丽, 张宇枭 Zhang Yuxiao, 吴海滨 Wu Haibin, 姜开元 Jiang Kaiyuan und 岩堀祐之 Iwahori Yuji. „基于空洞卷积胶囊网络的激光雷达数据分类“. Chinese Journal of Lasers 48, Nr. 11 (2021): 1110003. http://dx.doi.org/10.3788/cjl202148.1110003.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Guokai, Xiao Liu, Dandan Zhu, Pengcheng He, Lipeng Liang, Ye Luo und Jianwei Lu. „3D Spatial Pyramid Dilated Network for Pulmonary Nodule Classification“. Symmetry 10, Nr. 9 (01.09.2018): 376. http://dx.doi.org/10.3390/sym10090376.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Jiawei, Jie Wu, Yu Lei und Yuxiang Gu. „Application of Pseudo-Three-Dimensional Residual Network to Classify the Stages of Moyamoya Disease“. Brain Sciences 13, Nr. 5 (29.04.2023): 742. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13050742.
Der volle Inhalt der QuelleJin, Ran, Xiaozhen Han und Tongrui Yu. „A Real-Time Image Semantic Segmentation Method Based on Multilabel Classification“. Mathematical Problems in Engineering 2021 (31.05.2021): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9963974.
Der volle Inhalt der QuelleKhotimah, Wijayanti Nurul, Farid Boussaid, Ferdous Sohel, Lian Xu, David Edwards, Xiu Jin und Mohammed Bennamoun. „SC-CAN: Spectral Convolution and Channel Attention Network for Wheat Stress Classification“. Remote Sensing 14, Nr. 17 (30.08.2022): 4288. http://dx.doi.org/10.3390/rs14174288.
Der volle Inhalt der QuelleYou, Jiangchuan, und Zhenhong Shang. „Solar Filament Detection Based on Improved DeepLab V3+“. Publications of the Astronomical Society of the Pacific 134, Nr. 1036 (01.06.2022): 064501. http://dx.doi.org/10.1088/1538-3873/ac6e07.
Der volle Inhalt der QuelleRenton, Guillaume, Yann Soullard, Clément Chatelain, Sébastien Adam, Christopher Kermorvant und Thierry Paquet. „Fully convolutional network with dilated convolutions for handwritten text line segmentation“. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) 21, Nr. 3 (30.05.2018): 177–86. http://dx.doi.org/10.1007/s10032-018-0304-3.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Junjie, Wen Liu und Yoshihisa Maruyama. „Automated Road-Marking Segmentation via a Multiscale Attention-Based Dilated Convolutional Neural Network Using the Road Marking Dataset“. Remote Sensing 14, Nr. 18 (09.09.2022): 4508. http://dx.doi.org/10.3390/rs14184508.
Der volle Inhalt der QuelleXiang, Zhenwu, Qi Mao, Jintao Wang, Yi Tian, Yan Zhang und Wenfeng Wang. „Dmbg-Net: Dilated multiresidual boundary guidance network for COVID-19 infection segmentation“. Mathematical Biosciences and Engineering 20, Nr. 11 (2023): 20135–54. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023892.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Yuepeng, Huiyou Chang, Yonghe Lu und Xili Lu. „CDTNet: Improved Image Classification Method Using Standard, Dilated and Transposed Convolutions“. Applied Sciences 12, Nr. 12 (12.06.2022): 5984. http://dx.doi.org/10.3390/app12125984.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Haixia, You Zhou, Tingting Bai und Yuanzhong Chen. „A U-Net Based Multi-Scale Deformable Convolution Network for Seismic Random Noise Suppression“. Remote Sensing 15, Nr. 18 (17.09.2023): 4569. http://dx.doi.org/10.3390/rs15184569.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Yiqun, Guojian Jin, Tongfei Liu, Hanhong Zheng, Mingyang Zhang, Shuang Liang, Jieyi Liu und Linqi Li. „Self-Attention and Convolution Fusion Network for Land Cover Change Detection over a New Data Set in Wenzhou, China“. Remote Sensing 14, Nr. 23 (25.11.2022): 5969. http://dx.doi.org/10.3390/rs14235969.
Der volle Inhalt der QuelleKu, Tao, Qirui Yang und Hao Zhang. „Multilevel feature fusion dilated convolutional network for semantic segmentation“. International Journal of Advanced Robotic Systems 18, Nr. 2 (01.03.2021): 172988142110076. http://dx.doi.org/10.1177/17298814211007665.
Der volle Inhalt der QuelleZhuang, Zilong, Huichun Lv, Jie Xu, Zizhao Huang und Wei Qin. „A Deep Learning Method for Bearing Fault Diagnosis through Stacked Residual Dilated Convolutions“. Applied Sciences 9, Nr. 9 (01.05.2019): 1823. http://dx.doi.org/10.3390/app9091823.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Yanjun, Haiyong Luo, Fang Zhao, Chenxing Wang und Yuchen Fang. „NDGCN: Network in Network, Dilate Convolution and Graph Convolutional Networks Based Transportation Mode Recognition“. IEEE Transactions on Vehicular Technology 70, Nr. 3 (März 2021): 2138–52. http://dx.doi.org/10.1109/tvt.2021.3060761.
Der volle Inhalt der QuelleNi, Jian, Rui Wang und Jing Tang. „ADSSD: Improved Single-Shot Detector with Attention Mechanism and Dilated Convolution“. Applied Sciences 13, Nr. 6 (22.03.2023): 4038. http://dx.doi.org/10.3390/app13064038.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Hao, Chao Chen, Qing Zhu, Haitao Yuan, Liming Chen und Minglei Shu. „An ECG Signal Classification Method Based on Dilated Causal Convolution“. Computational and Mathematical Methods in Medicine 2021 (02.02.2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6627939.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Sheng, Honghui Yang, Xiaohui Yao, Junhao Li, Guanghui Xu und Meiping Sheng. „Ship Type Classification by Convolutional Neural Networks with Auditory-Like Mechanisms“. Sensors 20, Nr. 1 (01.01.2020): 253. http://dx.doi.org/10.3390/s20010253.
Der volle Inhalt der QuelleTran, Song-Toan, Thanh-Tuan Nguyen, Minh-Hai Le, Ching-Hwa Cheng und Don-Gey Liu. „TDC-Unet: Triple Unet with Dilated Convolution for Medical Image Segmentation“. International Journal of Pharma Medicine and Biological Sciences 11, Nr. 1 (Januar 2022): 1–7. http://dx.doi.org/10.18178/ijpmbs.11.1.1-7.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Wen, Licheng Jiao und Wenqiang Hua. „Complex-Valued Multi-Scale Fully Convolutional Network with Stacked-Dilated Convolution for PolSAR Image Classification“. Remote Sensing 14, Nr. 15 (04.08.2022): 3737. http://dx.doi.org/10.3390/rs14153737.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Junwen, Yongjun Zhang, Jianbin Xie, Yan Wei, Zewei Wang und Mengjia Niu. „Head Detection Based on DR Feature Extraction Network and Mixed Dilated Convolution Module“. Electronics 10, Nr. 13 (29.06.2021): 1565. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10131565.
Der volle Inhalt der QuelleAbid, Fazeel, Ikram Ud Din, Ahmad Almogren, Hasan Ali Khattak und Mirza Waqar Baig. „Augmentation of Contextualized Concatenated Word Representation and Dilated Convolution Neural Network for Sentiment Analysis“. Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (25.11.2021): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/1428710.
Der volle Inhalt der QuelleRoy, Sanjiban Sekhar, Nishant Rodrigues und Y.-h. Taguchi. „Incremental Dilations Using CNN for Brain Tumor Classification“. Applied Sciences 10, Nr. 14 (17.07.2020): 4915. http://dx.doi.org/10.3390/app10144915.
Der volle Inhalt der QuelleOrhei, Ciprian, Victor Bogdan, Cosmin Bonchis und Radu Vasiu. „Dilated Filters for Edge-Detection Algorithms“. Applied Sciences 11, Nr. 22 (13.11.2021): 10716. http://dx.doi.org/10.3390/app112210716.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Jiang, und Yepeng Guan. „Load Prediction in Double-Channel Residual Self-Attention Temporal Convolutional Network with Weight Adaptive Updating in Cloud Computing“. Sensors 24, Nr. 10 (17.05.2024): 3181. http://dx.doi.org/10.3390/s24103181.
Der volle Inhalt der QuelleDeng, Feiyue, Yan Bi, Yongqiang Liu und Shaopu Yang. „Deep-Learning-Based Remaining Useful Life Prediction Based on a Multi-Scale Dilated Convolution Network“. Mathematics 9, Nr. 23 (26.11.2021): 3035. http://dx.doi.org/10.3390/math9233035.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Feng, Hongbing Ma, Liangliang Li, Ming Lv und Zhenhong Jia. „FCNet: Flexible Convolution Network for Infrared Small Ship Detection“. Remote Sensing 16, Nr. 12 (19.06.2024): 2218. http://dx.doi.org/10.3390/rs16122218.
Der volle Inhalt der QuelleWan, Renzhuo, Chengde Tian, Wei Zhang, Wendi Deng und Fan Yang. „A Multivariate Temporal Convolutional Attention Network for Time-Series Forecasting“. Electronics 11, Nr. 10 (10.05.2022): 1516. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11101516.
Der volle Inhalt der QuellePark, Sangun, und Dong Eui Chang. „Multipath Lightweight Deep Network Using Randomly Selected Dilated Convolution“. Sensors 21, Nr. 23 (26.11.2021): 7862. http://dx.doi.org/10.3390/s21237862.
Der volle Inhalt der Quelle