《表1 不同通道的CCB中卷积核的大小》

《表1 不同通道的CCB中卷积核的大小》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《结合超限学习机和融合卷积网络的3D物体识别方法》


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本文分别测试了三、四、五、六层包含1、2、3、4通道融合卷积单元的网络结构,投影视角数=6,正则化参数=0.015.融合卷积单元中的卷积核大小如表1所示.