基于深度学习的遥感图像典型目标检测

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基于深度学习的遥感图像典型目标检测

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基于深度学习的遥感图像典型目标检测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
符号对照表	第11-12页
缩略语对照表	第12-15页
第一章绪论	第15-21页
1.1 研究背景与意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-19页
1.2.1 传统目标检测研究现状	第16-18页
1.2.2 基于深度学习目标检测研究现状	第18-19页
1.3 论文的研究内容和结构安排	第19-20页
1.3.1 本文研究内容	第19-20页
1.3.2 论文结构安排	第20页
1.4 本章小结	第20-21页
第二章图像目标检测基础理论	第21-35页
2.1 传统目标检测算法	第21-25页
2.1.1 目标定位	第21-22页
2.1.2 特征提取	第22-23页
2.1.3 分类器分类	第23-25页
2.2 基于深度学习的目标检测算法	第25-32页
2.2.1 卷积神经网络的原理	第25-28页
2.2.2 基于区域提名的深度学习目标检测框架	第28-30页
2.2.3 基于端到端的深度学习目标检测框架	第30-32页
2.3 检测结果评价方法	第32页
2.4 本章小结	第32-35页
第三章基于词袋模型的遥感图像目标检测算法研究	第35-47页
3.1 词袋模型框架	第35-36页
3.2 词袋模型构建与训练过程	第36-40页
3.2.1 提取图像特征	第36-37页
3.2.2 构建词袋模型	第37-40页
3.2.3 分类器训练	第40页
3.3 基于词袋模型的Hough投票定位的目标检测	第40-42页
3.4 实验结果分析	第42-45页
3.5 本章小结	第45-47页
第四章基于多尺度端到端的遥感图像目标检测算法研究	第47-69页
4.1 实验数据集	第47-48页
4.2 基于卷积神经网络的目标检测网络模型	第48-51页
4.2.1 目标检测网络模型	第48-50页
4.2.2 网络模型训练	第50-51页
4.3 基于多尺度端到端的目标检测模型	第51-54页
4.3.1 基于多尺度端到端的深度学习目标检测框架	第51-52页
4.3.2 目标检测结构设计	第52-54页
4.4 基于多尺度端到端的目标检测算法	第54-61页
4.4.1 网络训练检测过程	第54-58页
4.4.2 焦点损失函数	第58-60页
4.4.3 实验结果	第60-61页
4.5 实验结果分析	第61-67页
4.5.1 实验环境	第61-62页
4.5.2 实验结果对比分析	第62-67页
4.6 本章小结	第67-69页
第五章总结与展望	第69-71页
5.1 本文工作总结	第69页
5.2 工作展望	第69-71页
参考文献	第71-75页
致谢	第75-77页
作者简介	第77-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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