基于深度卷积神经网络的语义图像检索研究

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基于深度卷积神经网络的语义图像检索研究

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基于深度卷积神经网络的语义图像检索研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 基于语义的图像检索的背景与意义	第11页
1.2 基于语义的图像检索的研究现状和发展趋势	第11-14页
1.2.1 基于语义的图像检索的研究现状	第11-13页
1.2.2 基于语义的图像检索的发展趋势	第13-14页
1.3 研究目标和内容	第14-15页
1.4 本论文的结构安排	第15-17页
第二章基于深度卷积神经网络的语义图像检索概述	第17-37页
2.1 卷积神经网络	第17页
2.2 卷积神经网络结构与优化	第17-24页
2.2.1 神经元和连接	第19-20页
2.2.2 前向传播和后向传播算法	第20-21页
2.2.3 随机梯度下降法	第21-23页
2.2.4 局部连接和权重共享	第23-24页
2.3 池化优化	第24-25页
2.3.1 池化	第24页
2.3.2 Mixed池化	第24页
2.3.3 Stochastic池化	第24-25页
2.3.4 Spectral池化	第25页
2.3.5 Spatial Pyramid池化	第25页
2.3.6 Multi-scale Orderless池化	第25页
2.4 激活函数优化	第25-28页
2.4.1 ReLU	第26页
2.4.2 LeaklyReLU	第26页
2.4.3 ParametricReLU	第26页
2.4.4 RandomizedReLU	第26-27页
2.4.5 ELU	第27-28页
2.4.6 Maxout	第28页
2.4.7 Probout	第28页
2.5 损失函数	第28-30页
2.5.1 HingeLoss	第28-29页
2.5.2 Softmaxloss	第29页
2.5.3 ContrasiveLoss	第29-30页
2.6 正则化	第30页
2.6.1 Dropout	第30页
2.6.2 DropoutConnect	第30页
2.7 优化	第30-32页
2.7.1 权重初始化	第31-32页
2.7.2 随机梯度下降	第32页
2.7.3 批量归一化	第32页
2.8 卷积神经网络的应用	第32-36页
2.8.1 图像分类	第33-34页
2.8.2 目标检测	第34-35页
2.8.3 对象追踪	第35页
2.8.4 姿势估计	第35-36页
2.9 本章小结	第36-37页
第三章基于语义的图像检索框架	第37-52页
3.1 图像语义特征提取网络	第38-48页
3.1.1 图像预处理	第38-40页
3.1.2 语义提取网络的结构设计	第40-41页
3.1.3 卷积层与多层感知器卷积层	第41-43页
3.1.4 池化层与局部响应归一化	第43-44页
3.1.5 激活函数	第44-45页
3.1.6 损失函数	第45-46页
3.1.7 多层级的图像语义特征提取结构	第46-48页
3.2 语义特征的提取与降维	第48-49页
3.3 基于语义的图像检索过程	第49-51页
3.3.1 图像语义特征处理	第49-50页
3.3.2 图像语义相似度计算	第50-51页
3.4 本章小结	第51-52页
第四章基于语义的图像检索框架测试和分析	第52-69页
4.1 数据集和度量标准	第52-54页
4.1.1 数据集介绍	第52-53页
4.1.2 基于语义的图像检索度量标准	第53-54页
4.2 整体性能测试	第54-58页
4.2.1 实验流程	第54-57页
4.2.2 实验结果和分析	第57-58页
4.3 网络性能测试	第58-67页
4.3.1 基于GoogLeNet网络的语义检索	第58-65页
4.3.2 基于VGGNet网络的语义检索	第65-66页
4.3.3 语义特征提取过程中，参数的影响	第66-67页
4.4 本章小结	第67-69页
第五章总结与展望	第69-71页
5.1 本文研究工作总结	第69-70页
5.2 研究展望	第70-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-78页
攻硕期间取得的研究成果	第78-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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