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简介
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科研成果
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NAS-Kernel: Learning Suitable Gaussian Kernel for Remote-Sensing Object Counting
Liangliang Zhao,
Junyu Gao
, Xuelong Li
Northwestern Polytechnical University Xian
Ministry of Industry and Information Technology
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory
科研成果
:
期刊稿件
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文章
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同行评审
9
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 'NAS-Kernel: Learning Suitable Gaussian Kernel for Remote-Sensing Object Counting' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Engineering
Gaussian Kernel
100%
Scale Variation
66%
Experimental Result
33%
Gaussians
33%
Multiscale
33%
Mean Absolute Error
33%
Root Mean Square Error
33%
Sensing Imagery
33%
Computer Science
Gaussian Kernel
100%
Experimental Result
33%
Feature Fusion
33%
Art Performance
33%
Neural Architecture Search
33%
Feature Information
33%
remote sensing imagery
33%
Complex Background
33%
Mean Absolute Error
33%