中国矿业大学主页平台系统程德强--中文主页-- Using full-scale feature fusion for self-supervised indoor depth estimation

程德强Deqiang Cheng

教授

教授博士生导师硕士生导师

电子邮箱：

所在单位：信息与控制工程学院

职务：教授、博导、党委书记

学历：博士研究生毕业

办公地点：中国矿业大学信息与控制工程学院

主要任职：信息与控制工程学院党委书记

其他任职：中国矿业大学智能检测与模式识别研究中心主任

论文成果

当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果

Using full-scale feature fusion for self-supervised indoor depth estimation

发布时间：2024-05-25 点击次数：

DOI码：10.1007/s11042-023-16581-6
所属单位：信息与控制工程学院
项目来源：国家自然科学基金项目
第一作者：程德强
合写作者：陈俊辉,吕晨,韩成功,江鹤
论文类型：期刊论文
论文编号：5b5bb2948e83a357018eb1a1fe5a7c46
卷号：v 83,n 9,p28215-28233
ISSN号：13807501
是否译文：否
发表时间：2024-03-01

上一条：Image Super-Resolution Algorithms Based on Deep Feature Differentiation Network

下一条：基于双层路由注意力机制的煤粒粒度定量分析

个人信息

程德强Deqiang Cheng

同专业博导

同专业硕导

论文成果

Using full-scale feature fusion for self-supervised indoor depth estimation