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基于孪生网络的3D点云深度学习分类

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基于孪生网络的3D点云深度学习分类
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 选题的背景和意义第14-15页
    1.2 国内外研究背景与现状第15-17页
        1.2.1 基于深度学习的分类算法第15-16页
        1.2.2 孪生网络框架的发展第16-17页
        1.2.3 基于深度学习的三维数据处理算法的研究现状第17页
    1.3 论文的主要工作及内容安排第17-20页
第二章 深度学习相关理论基础第20-28页
    2.1 引言第20页
    2.2 卷积神经网络第20-22页
    2.3 过拟合第22-23页
    2.4 数据归一化与数据增强第23-27页
        2.4.1 数据归一化第23-25页
        2.4.2 数据增强第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 卷积神经网络和孪生网络的图像分类第28-42页
    3.1 引言第28页
    3.2 堆叠式的卷积神经网络与孪生网络框架第28-32页
        3.2.1 堆叠式的卷积神经网络第28-30页
        3.2.2 孪生网络框架第30-32页
    3.3 实验步骤与设置第32-36页
        3.3.1 实验具体步骤第32-33页
        3.3.2 实验设置第33-36页
    3.4 实验结果展示与分析第36-40页
        3.4.1 分组实验第36-39页
        3.4.2 结果分析第39-40页
    3.5 本章小结第40-42页
第四章 一种改进PointNet的三维数据分类第42-54页
    4.1 引言第42页
    4.2 基于深度学习的3D数据分类第42-46页
        4.2.1 PointNet框架第43-45页
        4.2.2 真实场景下3D点云的特点第45-46页
    4.3 实验步骤与设置第46-50页
        4.3.1 实验具体步骤第46-47页
        4.3.2 实验设置第47-50页
    4.4 实验结果展示与分析第50-53页
        4.4.1 分组实验第50-51页
        4.4.2 结果分析第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 基于孪生网络的3D点云分类第54-62页
    5.1 引言第54页
    5.2 基于孪生网络的3D点云分类第54-57页
        5.2.1 网络结构第54-56页
        5.2.2 网络特点第56-57页
    5.3 实验步骤与结果分析第57-59页
        5.3.1 实验具体步骤第57页
        5.3.2 分组实验第57-59页
        5.3.3 结果分析第59页
    5.4 本章小结第59-62页
第六章 总结和展望第62-64页
    6.1 本文工作总结第62-63页
    6.2 未来展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-70页
作者简介第70-71页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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