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MULTI-LOSS-AWARE CHANNEL PRUNING OF DEEP NETWORKS 会议论文
, 台湾，台北国际会议中心, 2019.9.23
作者:  Hu YM(胡一鸣)
Adobe PDF(298Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：146/45  |  提交时间：2021/06/18
基于单目显微视觉的微球姿态测量方法 期刊论文
自动化学报, 2019, 卷号: 45, 期号: 7, 页码: 1281-1289
作者:  李迎;  张大朋;  刘希龙;  徐德
Adobe PDF(2997Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：230/51  |  提交时间：2021/05/26
微孔检测  姿态测量  视觉测量  单目显微视觉  微球定位  
A novel hardware-oriented ultra-high-speed object detection algorithm based on convolutional neural network 期刊论文
JOURNAL OF REAL-TIME IMAGE PROCESSING, 2019, 期号: 17, 页码: 1703-1714
作者:  Li, Jianquan;  Long, Xianlei;  Hu, Shenhua;  Hu, Yiming;  Gu, Qingyi;  Xu, De
Adobe PDF(1879Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：287/43  |  提交时间：2020/08/03
FPGA implementation  High-speed vision  Fast-object detection  Convolutional neural network  
Robust Visual Detection and Tracking Strategies for Autonomous Aerial Refueling of UAVs 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 2019, 卷号: 68, 期号: 12, 页码: 4640-4652
作者:  Sun, Siyang;  Yin, Yingjie;  Wang, Xingang;  Xu, De
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Target tracking  Feature extraction  Object detection  Search problems  Proposals  Visualization  Detectors  Autonomous aerial refueling (AAR)  deep learning  object detection  object tracking  reinforcement learning  
A Hardware-Oriented Algorithm for Ultra-High-Speed Object Detection 期刊论文
IEEE SENSORS JOURNAL, 2019, 卷号: 19, 期号: 10, 页码: 3818-3831
作者:  Li, Jianquan;  Liu, Xilong;  Liu, Fangfang;  Xu, De;  Gu, Qingyi;  Ishii, Idaku
浏览  |  Adobe PDF(4892Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：308/53  |  提交时间：2019/07/12
Hardware implementation  high-frame-rate vision  field-programmable gate array  multi-object detection  histograms of oriented gradient  support vector machine  
Robust Landmark Detection and Position Measurement Based on Monocular Vision for Autonomous Aerial Refueling of UAVs 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2019, 卷号: 49, 期号: 12, 页码: 4167-4179
作者:  Sun, Siyang;  Yin, Yingjie;  Wang, Xingang;  Xu, De
浏览  |  Adobe PDF(2687Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：561/183  |  提交时间：2018/10/02
Aerial refueling  landmark detection  monocular vision  multitask parallel deep convolution neural network (MPDCNN)  position measurement