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IEEE计算机视觉国际会议(ICCV)会议记录,韩国首尔。“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2019.00860“},{”key“:”ref_17“,”DOI由“:”crossref“断言,”非结构化“:”Dai,Y.,Wu,Y.,Zhou,F.,and Barnard,K.(2021年1月3日\u20138)。红外小目标检测的非对称上下文调制。美国怀科洛亚IEEE\/CFF计算机视觉应用冬季会议论文集。“,”DOI“:”10.1109\/WACV48630.2021.00099“},{“key”:“ref_18”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”1137“,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2016.2577031”,“article-title”:“Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”,“volume”:“39”,“author”:“Ren”,“year”:“2016”,“journal-title“:”IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intell.“}”,{“密钥”:“ref_19“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Redmon,J.,Divvala,S.,Girshick,R.,and Farhadi,A.(7月,1月26日)。你只看一次:统一的实时目标检测。2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,美国内华达州拉斯维加斯”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.91”},{“key”:“ref_20”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Redmon,J.和Farhadi,A.(2017年1月21日\u201326)YOLO9000:更好、更快、更强。2017 IEEE计算机视觉与模式识别(CVPR)会议论文集,美国夏威夷州火奴鲁鲁”,“DOI”:“10.1109”,“CVPR.2017.690”},{“key”:“ref_21”,“unstructured”:“Redmon,J.,and 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Sun,G.(2017年1月18日\u201322).挤压与激励网络.美国犹他州盐湖城IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集“,”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00745”},}“key“:”ref_48“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Zhang,L.,and Peng,Z.(2019)。基于张量核范数部分和的红外小目标检测。遥感,11.“,”DOI“:”10.3390\/rs11040382“},{“key”:“ref_49”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”216“,“DOI”:“10.1016\/j.patcog.2016.04.002”,“article-title”:“用于小红外目标检测的多尺度基于补丁的对比度测量”,“volume”:“58”,“author”:“Wei”,“year”:“2016”,“journal-title“:“Pattern 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