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基于深度学习的智能车场景解析算法研究
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基于深度学习的智能车场景解析算法研究
论文目录
摘要
第3-4页
ABSTRACT
第4-7页
1 绪论
第7-19页
1.1 研究背景与意义
第7-13页
1.1.1 智能车简述
第7-8页
1.1.2 智能车发展现状
第8-11页
1.1.3 智能车场景解析简述
第11-13页
1.2 智能车场景解析研究现状
第13-14页
1.3 深度学习与卷积神经网络综述
第14-17页
1.3.1 深度学习综述
第14-16页
1.3.2 深度学习在智能车场景解析中的应用
第16-17页
1.4 本文主要工作与创新点
第17-18页
1.5 论文组织结构
第18-19页
2 基于卷积神经网络的场景解析
第19-39页
2.1 人工神经网络
第19-23页
2.1.1 神经元
第19-20页
2.1.2 多层感知器和反向传播算法
第20-23页
2.2 卷积神经网络
第23-29页
2.2.1 卷积神经网络结构
第23-26页
2.2.2 卷积神经网络的训练
第26-28页
2.2.3 卷积神经网络中的过拟合问题与解决方案
第28-29页
2.3 基于卷积神经网络的场景解析
第29-38页
2.3.1 多尺度信息融合
第29-30页
2.3.2 数据集与数据预处理
第30-32页
2.3.3 网络结构与训练测试
第32-36页
2.3.4 实验结果与分析
第36-38页
2.4 本章小结
第38-39页
3 基于递归卷积神经网络的场景解析
第39-47页
3.1 递归卷积神经网络
第39-40页
3.1.1 递归卷积层
第39-40页
3.1.2 递归卷积神经网络
第40页
3.2 基于递归卷积神经网络的场景解析
第40-45页
3.2.1 数据集与数据预处理
第40页
3.2.2 网络结构与训练测试
第40-43页
3.2.3 实验结果与分析
第43-45页
3.3 本章小结
第45-47页
4 基于TD卷积神经网络的场景解析
第47-54页
4.1 TD卷积神经网络
第47-48页
4.2 基于TD卷积神经网络的场景解析
第48-53页
4.2.1 数据集与数据预处理
第48页
4.2.2 网络结构与训练测试
第48-50页
4.2.3 实验结果与分析
第50-53页
4.3 本章小结
第53-54页
5 总结与展望
第54-56页
5.1 本文工作总结
第54页
5.2 未来工作展望
第54-56页
附录一
第56-57页
参考文献
第57-60页
个人简介
第60-61页
导师简介
第61-62页
获得成果目录
第62-63页
致谢
第63页
本篇论文共
63
页,
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