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基于深度学习的目标检测系统的研发

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基于深度学习的目标检测系统的研发
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 课题背景及研究目的与意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.3 本文的主要研究内容及论文结构第12-14页
第2章 系统的需求分析第14-17页
  2.1 系统的功能性需求第14-15页
    2.1.1 数据的收集和标注第14页
    2.1.2 图像数据预处理第14页
    2.1.3 图像数据的读取第14-15页
    2.1.4 检测模型的训练第15页
    2.1.5 目标检测第15页
    2.1.6 检测结果显示第15页
  2.2 性能需求第15页
  2.3 可移植性第15-16页
  2.4 鲁棒性第16页
  2.5 本章小结第16-17页
第3章 系统的总体设计第17-28页
  3.1 传统方法在检测中的应用第17-19页
    3.1.1 传统方法的检测流程第17-18页
    3.1.2 常用的传统检测方法第18-19页
    3.1.3 传统检测方法存在的问题第19页
  3.2 深度学习在检测中的应用第19-25页
    3.2.1 卷积神经网络第19-21页
    3.2.2 R-CNN系列检测框架第21-25页
  3.3 系统的整体结构设计第25-27页
  3.4 本章小结第27-28页
第4章 系统的详细设计与实现第28-39页
  4.1 数据标注筛选模块的设计与实现第28-29页
  4.2 数据预处理模块的设计与实现第29-30页
  4.3 训练模型模块的设计与实现第30-34页
    4.3.1 深度学习框架caffe第30-32页
    4.3.2 检测模型的结构和训练细节第32-34页
  4.4 预测模块的设计与实现第34-35页
    4.4.1 加载模型和读取视频第34-35页
    4.4.2 可视化第35页
  4.5 系统界面的设计与实现第35-38页
  4.6 本章小结第38-39页
第5章 系统的测试分析第39-42页
  5.1 系统界面的测试第39-40页
  5.2 检测系统性能的测试第40-41页
  5.3 本章小结第41-42页
总结与展望第42-43页
参考文献第43-45页
致谢第45-46页

本篇论文共46页,点击这进入下载页面
 
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