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高光谱图像分类的算法设计

  • 其他竞赛作品——高光谱图像分类的算法设计

    作品名称:高光谱图像分类的算法设计
    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
    团队成员:陈家祥
    数媒竞赛网(mit.caai.cn)2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


  • 其他竞赛作品——高光谱图像分类的算法设计

    作品名称:高光谱图像分类的算法设计
    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
    团队成员:陈家祥
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


  • 其他竞赛作品——高光谱图像分类的算法设计

    作品名称:高光谱图像分类的算法设计
    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
    团队成员:陈家祥
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


  • 其他竞赛作品——高光谱图像分类的算法设计

    作品名称:高光谱图像分类的算法设计
    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
    团队成员:陈家祥
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


  • 其他竞赛作品——高光谱图像分类的算法设计

    作品名称:高光谱图像分类的算法设计
    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
    团队成员:陈家祥
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


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    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
    团队成员:陈家祥
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


  • 其他竞赛作品——高光谱图像分类的算法设计

    作品名称:高光谱图像分类的算法设计
    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
    团队成员:陈家祥
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


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    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
    团队成员:陈家祥
    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


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    作品名称:高光谱图像分类的算法设计
    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
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    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。


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    参赛院校:齐齐哈尔大学
    指导教师:石翠萍
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    数媒竞赛网2022年参赛作品
    作品描述:

    本作品设计了一种基于Lush多层特征融合偏置的网络模型算法(Lush multi-layer feature fusion bias network,LMFFBNet)。该算法已在5类常见的高光谱图像中取得高精度,可为农业监测、军事侦察、地质灾害、大气特定评价、植被和生态监测等领域提供可靠的有效的理论基础。



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