文献
J-GLOBAL ID:202102226736783610
整理番号:21A2529470
センサベースIoTにおける効率的な画像認識に向けて:RGB影響比率に基づくCNNのための重み初期化最適化法【JST・京大機械翻訳】
Toward Efficient Image Recognition in Sensor-Based IoT: A Weight Initialization Optimizing Method for CNN Based on RGB Influence Proportion
著者 (6件):
Deng Zile
(School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China)
,
Cao Yuanlong
(School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China)
,
Zhou Xinyu
(School of Computer and Information Engineering, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China)
,
Yi Yugen
(School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China)
,
Jiang Yirui
(School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China)
,
You Ilsun
(Department of Information Security Engineering, Soonchunhyang University, Asan 31538, Korea)
資料名:
Sensors (Web)
(Sensors (Web))
巻:
20
号:
10
ページ:
2866
発行年:
2020年
JST資料番号:
U7015A
ISSN:
1424-8220
CODEN:
SENSC9
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
スイス (CHE)
言語:
英語 (EN)