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基于时序特征融合的视频目标检测方法

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基于时序特征融合的视频目标检测方法
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-26页
    1.1 课题研究背景和意义第16-18页
    1.2 国内外研究方法及现状第18-22页
        1.2.1 图像目标检测方法研究现状第18-20页
        1.2.2 视频目标检测研究现状第20-22页
    1.3 视频目标检测研究难点与挑战第22-24页
    1.4 论文组织结构第24-26页
第二章 相关知识第26-40页
    2.1 视频目标检测数据集第26-27页
    2.2 网络基础结构第27-34页
        2.2.1 残差结构第27-29页
        2.2.2 空洞卷积第29-30页
        2.2.3 ROI Pooling相关方法第30-32页
        2.2.4 R-FCN网络简介第32-34页
    2.3 光流网络第34-35页
    2.4 视频目标检测后处理方式第35-38页
        2.4.1 NMS第35-36页
        2.4.2 Seq-NMS第36-38页
    2.5 视频目标检测评价指标第38-39页
    2.6 本章小结第39-40页
第三章 基于Bi-ConvGRU的视频目标检测方法第40-60页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 RNN类方法及ConvGRU概述第41-46页
        3.2.1 LSTM第41-42页
        3.2.2 GRU第42-43页
        3.2.3 ConvGRU第43-45页
        3.2.4 Bi-ConvGRU第45-46页
    3.3 基于Bi-ConvGRU的视频目标检测方法第46-51页
        3.3.1 整体结构设计第46-47页
        3.3.2 光流引导的当前帧特征估计第47-49页
        3.3.3 Bi-ConvGRU学习帧间关系第49页
        3.3.4 融合方式第49-51页
    3.4 实验及结果分析第51-58页
        3.4.1 实验环境第51-52页
        3.4.2 实验参数设置第52页
        3.4.3 实验结果及分析第52-58页
    3.5 本章小结第58-60页
第四章 基于空间位置注意力机制的时序特征融合方法第60-70页
    4.1 引言第60页
    4.2 空间位置注意力机制第60-62页
    4.3 基于空间位置注意力机制的时序特征融合方法第62-65页
        4.3.1 整体结构设计第62-63页
        4.3.2 光流引导的参考帧特征估计第63-64页
        4.3.3 融合方式第64-65页
    4.4 实验及结果分析第61-69页
        4.4.1 实验参数设置第61-66页
        4.4.2 实验结果及分析第66-69页
    4.5 本章小结第69-70页
第五章 基于非局部多尺度时序特征融合的轻量化网络第70-82页
    5.1 引言第70页
    5.2 非局部模块第70-72页
    5.3 基于非局部多尺度时序特征融合的轻量化网络第72-75页
        5.3.1 整体结构设计第72-73页
        5.3.2 非局部多尺度时序特征融合第73-74页
        5.3.3 轻量化后端检测网络第74-75页
    5.4 实验及结果分析第75-81页
        5.4.1 实验环境第75页
        5.4.2 实验参数设置第75-76页
        5.4.3 实验结果及分析第76-81页
    5.5 本章小结第81-82页
第六章 总结与展望第82-84页
    6.1 总结第82-83页
    6.2 展望第83-84页
参考文献第84-90页
致谢第90-92页
作者简介第92-93页

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