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检索条件"作者=孙贵宾"

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交通场景物体检测模型研究: 收藏
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引用; 《计算机仿真》2018年第10期35卷 193-197页; 作者：毕松刁奇孙贵宾韩存武北方工业大学现场总线及自动化北京市重点实验室北京100144; 基于深度学习技术设计了交通场景下物体的视觉检测方法。首先基于深度卷积对抗生成网络构建了交通场景数据集,基于faster R-CNN设计了交通场景物体检测模型。上述模型利用卷积神经网络提取图像特征。采用区域推荐网络定位目标物体在图...; 基于深度学习技术设计了交通场景下物体的视觉检测方法。首先基于深度卷积对抗生成网络构建了交通场景数据集,基于faster R-CNN设计了交通场景物体检测模型。上述模型利用卷积神经网络提取图像特征。采用区域推荐网络定位目标物体在图像中的具体位置,并通过卷积层在已定位区域提取的特征识别物体的具体类别。最后在不同光照环境下,测试了所提出方法的物体检测效果。测试结果表明,所设计交通场景物体检测模型获得了较好的检测结果。; 来源：详细信息评论

合作学习法在中学排球课堂教学中的运用探研: 收藏
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引用; 《体育风尚》2018年第7期 153-153页; 作者：孙贵宾安徽省阜阳市临泉田家炳实验中学; 合作学习法在中学排球课堂教学中的运用是一个值得深入探究的课题。认为合作学习法在中学排球课堂教学中的运用应切实做好如下几点:因地制宜,科学分组;任务设计,科学合理;教师融入,科学指导;成果呈现,讨论交流。; 合作学习法在中学排球课堂教学中的运用是一个值得深入探究的课题。认为合作学习法在中学排球课堂教学中的运用应切实做好如下几点:因地制宜,科学分组;任务设计,科学合理;教师融入,科学指导;成果呈现,讨论交流。; 来源：详细信息评论

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