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图 1 木材的3种切面
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图 2 NTS-Net网络模型描述图(特征由可视化CNN网络Grad-CAM解释得出)
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图 3 算法原理结构图
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图 4 函数的激活功能
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图 5 合适的激活函数所得决策边界(预想)
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图 6 全局K-max池化层模型概述
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图 7 样本扩展方法及效果展示
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图 8 基于改进NTS-Net算法分类流程图
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图 9 不同斜率下的分类准确率
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图 10 数据集上K-max池化层上不同K值的准确率
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图 11 可视化卷积特征图
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图 12 训练集损失值变化情况图
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图 13 测试集损失值变化情况
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图 14 测试集准确率变化情况
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14 ,Table
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