《表2 RDM中主干网络配置》
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《CCNet:面向多光谱图像的高速船只检测级联卷积神经网络（英文）》
Compared with the state-of-the-art Mask R-CNN[14]，SSD[15]，and YOLO[16]methods which have to detect objects whose scales vary in a very large range，the size fluctuation of the object detected in the RDM is confined in a small range.The RDM can reduce the network’s depth and extract ROIs in a less number of feature maps compared with the Mask R-CNN and other method.
| 图表编号 | XD0065889900 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.06.01 |
| 作者 | 张忠星、李鸿龙、张广乾、朱文平、刘力源、刘剑、吴南健 |
| 绘制单位 | 中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室、中国科学院大学材料与光电研究中心、中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室、中国科学院大学材料与光电研究中心、中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室、中国科学院大学材料与光电研究中心、中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室、中国科学院大学材料与光电研究中心、中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室、中国科学院大学材料与光电研究中心、中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室、中国科学院大学材料与光电研究中心、中国科学院半导体研究所超晶格国家重点实验室 |
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