基于区域卷积神经网络的物体检测方法的研究与改进

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基于区域卷积神经网络的物体检测方法的研究与改进

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基于区域卷积神经网络的物体检测方法的研究与改进

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 课题研究背景及意义	第9-10页
1.2 课题研究现状及分析	第10-14页
1.2.1 卷积神经网络研究现状	第10-12页
1.2.2 物体检测研究现状	第12-13页
1.2.3 文献综述简析	第13-14页
1.3 本文主要研究内容	第14-15页
1.4 本文的结构	第15-16页
第2章区域卷积神经网络方法原理分析	第16-29页
2.1 候选区域生成	第16-21页
2.1.1 基于分组的候选区域生成方法	第16-18页
2.1.2 基于窗口打分的候选区域生成方法	第18-19页
2.1.3 基于网络的候选区域生成方法	第19-20页
2.1.4 几种方法的比较	第20-21页
2.2 特征提取	第21-26页
2.2.1 卷积神经网络概述	第21-24页
2.2.2 区域单独特征提取	第24页
2.2.3 区域共享特征提取	第24-26页
2.3 分类和定位	第26-28页
2.3.1 分类器和回归器	第26-27页
2.3.2 多任务损失	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第3章区域卷积神经网络方法的研究与改进	第29-42页
3.1 改进的区域卷积神经网络方法	第29-32页
3.1.1 区域卷积神经网络方法的特点	第29-30页
3.1.2 改进后整体结构	第30-31页
3.1.3 训练策略	第31-32页
3.2 改进方法在基准网络模型中的实现	第32-35页
3.2.1 在VGG网络中的实现	第32-33页
3.2.2 在残差网络中的实现	第33-35页
3.3 改进的多层特征合并策略	第35-37页
3.4 改进的上下文学习结构	第37-39页
3.5 引入的包围框优化策略	第39-41页
3.6 本章小结	第41-42页
第4章实验结果对比及分析	第42-56页
4.1 实验条件介绍	第42-44页
4.1.1 实验设置及实验环境	第42页
4.1.2 数据集介绍	第42-43页
4.1.3 评价指标	第43-44页
4.2 改进方法的实验对比	第44-50页
4.2.1 网络训练参数设置	第44页
4.2.2 多层特征对候选框生成质量的影响	第44-47页
4.2.3 多层特征对物体检测结果的影响	第47-48页
4.2.4 上下文学习和包围框优化对物体检测结果的影响	第48-49页
4.2.5 与一些文献的对比	第49-50页
4.3 改进方法的物体检测结果分析	第50-53页
4.3.1 对物体不同特性的敏感程度分析	第50-52页
4.3.2 物体检测结果分布分析	第52-53页
4.4 改进方法的时间性能分析	第53-54页
4.5 ILSVRC数据集实验结果	第54-55页
4.6 本章小结	第55-56页
结论	第56-57页
参考文献	第57-62页
附录	第62-65页
攻读学位期间发表的学术论文	第65-67页
致谢	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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