Zobrazeno 1 - 10
of 184
pro vyhledávání: '"Zhao, Liaoying"'
In recent years, neural network-based anomaly detection methods have attracted considerable attention in the hyperspectral remote sensing domain due to the powerful reconstruction ability compared with traditional methods. However, actual probability
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2105.06775
The technique of detecting multiple dim and small targets with low signal-to-clutter ratios (SCR) is very important for infrared search and tracking systems. In this paper, we establish a detection method derived from maximal entropy random walk (MER
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2010.00923
Unsupervised learning methods for feature extraction are becoming more and more popular. We combine the popular contrastive learning method (prototypical contrastive learning) and the classic representation learning method (autoencoder) to design an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2009.00953
Autor:
Cheng, Ying1 (AUTHOR), Zhao, Liaoying1 (AUTHOR), Chen, Shuhan2 (AUTHOR) 11410057@zju.edu.cn, Li, Xiaorun2 (AUTHOR) lxr@zju.edu.cn
Publikováno v:
Remote Sensing. Aug2023, Vol. 15 Issue 15, p3890. 19p.
Publikováno v:
In Neurocomputing 14 October 2021 460:71-83
Publikováno v:
In Knowledge-Based Systems 5 January 2021 212
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.