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融合多尺度卷积网络与域适应策略的交通标志识别

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融合多尺度卷积网络与域适应策略的交通标志识别
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 交通标志识别技术研究现状第11-14页
        1.2.2 当前存在的难点问题第14-15页
    1.3 论文主要内容和结构安排第15-19页
        1.3.1 论文主要内容第15-16页
        1.3.2 论文结构安排第16-19页
第二章 相关基础理论第19-31页
    2.1 交通标志与目标识别概述第19-21页
        2.1.1 交通标志简介第19-20页
        2.1.2 目标识别概述第20-21页
    2.2 卷积神经网络基本原理第21-28页
        2.2.1 卷积神经网络结构分析第21-25页
        2.2.2 卷积神经网络训练原理第25-28页
    2.3 域适应算法基本原理第28-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 基于多尺度卷积的交通标志识别网络第31-51页
    3.1 网络整体架构第31-33页
    3.2 多级特征融合的特征提取基础网络第33-40页
        3.2.1 特征提取基础网络结构第33-36页
        3.2.2 各层级数据传输过程第36-40页
    3.3 尺度转换层第40-45页
        3.3.1 尺度转换层结构设计第40-43页
        3.3.2 多尺度特征图生成第43-45页
    3.4 面向分类与边界框回归的预测网络第45-49页
        3.4.1 目标检测框设置第45-46页
        3.4.2 预测网络结构第46-48页
        3.4.3 损失函数设计第48-49页
    3.5 本章小节第49-51页
第四章 交通标志识别网络域适应策略第51-67页
    4.1 域适应策略提出第51-53页
    4.2 基于H散度与概率论的的域适应解构第53-57页
        4.2.1 基于H散度的域间分布对齐第53-55页
        4.2.2 基于概率论的域间差异分解第55-57页
    4.3 域适应模型设计第57-63页
        4.3.1 两级式域分类器第57-59页
        4.3.2 域分类器一致化第59-60页
        4.3.3 对抗学习实现第60-63页
    4.4 域适应策略第63-65页
    4.5 本章小节第65-67页
第五章 算法测试与性能分析第67-91页
    5.1 实验设置第67-74页
        5.1.1 交通标志识别数据集第67-69页
        5.1.2 算法评价指标第69-70页
        5.1.3 网络训练设置第70-74页
    5.2 本文算法测试分析第74-82页
        5.2.1 算法模型结构有效性分析第74-75页
        5.2.2 跨域数据集下算法测试结果及分析第75-81页
        5.2.3 真实场景下算法测试结果及分析第81-82页
    5.3 算法对比分析第82-89页
        5.3.1 跨域数据集下算法对比分析第82-88页
        5.3.2 真实场景下算法对比分析第88-89页
    5.4 本章小节第89-91页
总结与展望第91-93页
参考文献第93-97页
攻读硕士学位期间的研究成果第97-98页
致谢第98页

本篇论文共98页,点击这进入下载页面
 
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