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基于卷积神经网络的目标检测模型的研究

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基于卷积神经网络的目标检测模型的研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-13 页
第一章 引言第13-17 页
  · 研究背景与意义第13-15 页
  · 本文主要工作第15-16 页
  · 本文章节安排第16-17 页
第二章 传统目标检测模型第17-41 页
  · 人工神经网络第17-24 页
    · 人工神经网络的发展历史第17-21 页
    · 人工神经网络的结构模型第21-23 页
    · 人工神经网络的主要特点第23-24 页
  · 支持向量机第24-34 页
    · 支持向量机的主要特点第24-26 页
    · 支持向量机的损失函数第26-29 页
    · 支持向量机的线性分类第29-33 页
    · 支持向量机的核函数第33-34 页
  · 目标特征提取第34-40 页
    · 类哈尔特征第35-36 页
    · 尺度不变特征转换第36-38 页
    · 方向梯度直方图第38-40 页
  · 本章小结第40-41 页
第三章 卷积神经网络第41-53 页
  · 背景介绍第41-44 页
  · 网络结构第44-48 页
  · 主要特点第48-52 页
    · 稀疏连接第48-50 页
    · 权值共享第50-51 页
    · 采样第51-52 页
  · 本章小结第52-53 页
第四章 基于CNN的隐式训练目标检测第53-64 页
  · 背景介绍第53 页
  · 主要特点第53-56 页
    · 部件检测第54-55 页
    · 隐式训练第55-56 页
    · 两段式学习第56 页
  · 三层部件模型第56-61 页
    · 网络结构第56-57 页
    · 激活函数第57-59 页
    · 前向传播第59-61 页
  · 四层全局模型第61-63 页
    · 网络结构第61-62 页
    · 预训练第62 页
    · 前向传播第62-63 页
  · 本章小结第63-64 页
第五章 基于CNN的隐式训练学习算法第64-75 页
  · 背景介绍第64 页
  · 基本原理第64-69 页
    · 成本函数第65-66 页
    · 损失函数第66-67 页
    · 参数更新第67-68 页
    · 学习速率第68-69 页
  · 算法流程第69-74 页
    · 偏置梯度第69-72 页
    · 权值梯度第72 页
    · 隐式训练第72-73 页
    · 流程示意第73-74 页
  · 本章小结第74-75 页
第六章 实验结果与分析第75-84 页
  · 实验环境第75 页
  · 实验数据库第75-79 页
    · INRIA人类数据库第75-77 页
    · A-MNIST数字角点库第77-79 页
  · 实验结果分析第79-83 页
    · 多部件检测对比实验第79-81 页
    · 多部件检测扩展实验第81-82 页
    · 多子类检测对比实验第82-83 页
  · 本章小结第83-84 页
第七章 总结和展望第84-87 页
  · 主要工作与创新点第84 页
  · 后续研究工作第84-87 页
    · 结构参数和学习方法第84-85 页
    · 算法加速第85-87 页
参考文献第87-91 页
致谢第91-92 页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第92-94页

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