基于深度卷积神经网络的汽车驾驶场景目标检测算法研究

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基于深度卷积神经网络的汽车驾驶场景目标检测算法研究

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基于深度卷积神经网络的汽车驾驶场景目标检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 背景与意义	第9页
1.2 研究现状与分析	第9-12页
1.3 论文的主要研究工作	第12-13页
1.4 论文组织与架构	第13-14页
第二章传统的目标检测算法	第14-25页
2.1 基于模板匹配的目标检测算法	第14-21页
2.1.1 特征描述子	第14-16页
2.1.2 支持向量机	第16-19页
2.1.3 DPM算法	第19-21页
2.2 优化措施	第21-24页
2.2.1 非极大值抑制	第21-22页
2.2.2 感兴趣区域提取	第22-23页
2.2.3 图像金字塔	第23-24页
2.3 分析	第24页
2.4 本章小结	第24-25页
第三章基于深度卷积神经网络的目标检测算法	第25-39页
3.1 卷积神经网络	第25-29页
3.1.1 网络组成	第25-26页
3.1.2 训练算法	第26-28页
3.1.3 迁移学习	第28-29页
3.2 基于深度卷积神经网络的目标检测算法	第29-38页
3.2.1 边界框回归	第30-31页
3.2.2 基于区域的两阶段目标检测算法	第31-37页
3.2.3 基于深度卷积神经网络的单阶段目标检测算法	第37-38页
3.3 本章小结	第38-39页
第四章基于深度卷积神经网络的汽车驾驶场景目标检测算法	第39-50页
4.1 网络结构设计	第40-45页
4.1.1 分类性能更优的网络	第40-42页
4.1.2 融合多层特征	第42-44页
4.1.3 感兴趣候选区域空间金字塔池化	第44-45页
4.2 优化锚点设置	第45-47页
4.3 在线难例挖掘优化训练	第47-48页
4.4 输出后处理	第48-49页
4.5 本章小结	第49-50页
第五章实验结果与分析	第50-66页
5.1 实验准备	第50-52页
5.1.1 数据准备	第50-51页
5.1.2 评价标准	第51页
5.1.3 实验环境	第51-52页
5.1.4 网络初始化	第52页
5.2 实验	第52-60页
5.2.1 在线难例挖掘实验以及输出后处理的影响	第52-54页
5.2.2 融合特征实验	第54-56页
5.2.3 锚优化实验	第56-58页
5.2.4 感兴趣候选区域空间金字塔池化实验	第58-60页
5.3 实验分析	第60-65页
5.3.1 本文所提出算法性能分析	第60-61页
5.3.2 各类别精度分析	第61页
5.3.3 检测结果分析	第61-65页
5.4 本章小结	第65-66页
总结与展望	第66-68页
本文研究工作总结	第66页
不足与展望	第66-68页
参考文献	第68-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第73-74页
致谢	第74-75页
附表	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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