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基于三维模型自约束学习的真实物体识别

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基于三维模型自约束学习的真实物体识别
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 三维模型对深度学习的作用第10-11页
  1.2 基于三维模型和多任务学习的前景重建第11-12页
  1.3 紧凑型网络第12-14页
  1.4 带有自适应噪声的级联生成模型第14页
  1.5 论文的整体流程第14-16页
第二章 三维模型分析第16-24页
  2.1 方法第16-24页
    2.1.1 PASCAL 3D+数据库第16页
    2.1.2 ShapeNet数据库第16-17页
    2.1.3 ShapeNet三维数据分析与评价模型设计第17-20页
    2.1.4 三维模型标准化与二维信息提取第20-21页
    2.1.5 面向分类预测问题的渲染技巧第21页
    2.1.6 面向显著性检测的渲染技巧第21-23页
    2.1.7 面向虚拟数据的深度学习代码优化第23-24页
第三章 自约束的前景重建识别第24-32页
  3.1 前景重建方法第24-28页
    3.1.1 前景重建第24-25页
    3.1.2 多任务学习第25-27页
    3.1.3 卷积神经网络结构第27-28页
  3.2 实验第28-32页
    3.2.1 训练数据渲染方法第28页
    3.2.2 基于ImageNet数据库子集的性能评估第28-29页
    3.2.3 基于PASCAL3D+数据库的性能评估第29-32页
第四章 紧凑网络的过拟合纠正第32-48页
  4.1 虚拟训练数据生成第32-33页
    4.1.1 基于视觉兴趣点的虚拟数据渲染方法第32-33页
    4.1.2 环境因素仿真第33页
  4.2 ZigzagNet基于不同数据的二次训练第33-37页
    4.2.1 基于多负样本的三元组预训练第34-37页
    4.2.2 偏焦点样本优化参数模型第37页
  4.3 ZigzagNet结构第37-39页
  4.4 紧凑网络相对低精度网络优势第39-41页
    4.4.1 低精度网络实现第39-41页
  4.5 实验第41-48页
    4.5.1 基于PASCAL3D+数据库实验第41-42页
    4.5.2 基于ShapeNet数据库的实验第42-48页
第五章 带有自适应噪声的级联生成模型第48-64页
  5.1 三维模型的语义渲染第48-49页
    5.1.1 语义渲染第48-49页
  5.2 变分贝叶斯前景渲染第49-52页
    5.2.1 条件变分自动编码机第49-51页
    5.2.2 优化方法第51-52页
  5.3 训练第52-54页
    5.3.1 基于自适应噪声的高效信息馈送策略第53-54页
  5.4 实验第54-64页
    5.4.1 ShapeNet数据库实验第54-59页
    5.4.2 ImageNet数据库实验第59-64页
第六章 总结第64-68页
参考文献第68-71页
攻读学位期间发表的学术论文目录第71页

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