基于深度学习的图像检索技术研究

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基于深度学习的图像检索技术研究

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基于深度学习的图像检索技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 课题研究的背景	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 主要研究内容	第13-14页
1.4 本文结构安排	第14-15页
第二章相关基础理论介绍	第15-31页
2.1 基于内容的图像检索技术介绍	第15-18页
2.1.1 相同物体图像检索	第15-16页
2.1.2 相同类别图像检索	第16页
2.1.3 经典的图像检索算法	第16-18页
2.2 深度学习相关理论	第18-28页
2.2.1 卷积神经网络	第18-26页
2.2.2 长短时记忆网络	第26-28页
2.3 图像描述	第28-29页
2.4 本章小结	第29-31页
第三章基于特征聚合的局部CNN特征提取研究	第31-50页
3.1 基于卷积神经网络的特征提取	第31-32页
3.2 基于词袋模型的特征聚合算法	第32-36页
3.3 基于空间加权和通道加权的特征聚合算法	第36-40页
3.3.1 优秀的特征聚合策略	第36-37页
3.3.2 空间加权和通道加权的特征聚合	第37-39页
3.3.3 查询扩展	第39-40页
3.4 实验与结果分析	第40-48页
3.4.1 实验环境及数据集	第40-42页
3.4.2 基于词袋模型的特征聚合算法性能分析	第42-44页
3.4.3 基于空间加权和通道加权的特征聚合算法性能分析	第44-48页
3.5 本章小结	第48-50页
第四章基于显著性区域的局部CNN特征提取研究	第50-63页
4.1 基于图像理解的显著性区域提取	第50-53页
4.1.1 网络结构	第51-52页
4.1.2 损失函数	第52-53页
4.1.3 训练和优化	第53页
4.2 显著性区域的选取与编码	第53-57页
4.2.1 显著性区域的选取	第53-56页
4.2.2 基于和采样的区域编码	第56-57页
4.3 实验与结果分析	第57-62页
4.3.1 实验环境及数据集	第57-58页
4.3.2 平均检索准确率	第58-59页
4.3.3 算法性能分析	第59-62页
4.4 本章小结	第62-63页
第五章总结与展望	第63-65页
5.1 内容总结	第63-64页
5.2 研究展望	第64-65页
致谢	第65-66页
参考文献	第66-70页
攻读硕士学位期间取得的成果	第70-71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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