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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,点击这进入下载页面
 
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