沈继锋
个人信息
Personal information
性别:男 入职时间:2013-01-01 所在单位:电气信息工程学院 职务:副教授 学历:博士研究生毕业 学位:博士
扫描关注
Scan attention
Training a Lightweight CNN Model for Fine-Grained Sewer Pipe Cracks Classification Based on Knowledge Distillation
发布时间:2024-08-05 点击次数:
所属单位:高效能电机系统与智能控制研究院
是否译文:否