基于卷积神经网络的行人再识别算法

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基于卷积神经网络的行人再识别算法

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基于卷积神经网络的行人再识别算法

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第1章绪论	第11-20页
1.1 课题背景及研究意义	第11-13页
1.2 行人再识别介绍	第13-15页
1.2.1 任务描述	第13页
1.2.2 发展历史	第13-15页
1.2.3 基本框架	第15页
1.3 国内外研究现状	第15-18页
1.3.1 行人特征表示	第16-17页
1.3.2 距离度量学习	第17-18页
1.4 研究内容及章节安排	第18-19页
1.4.1 研究内容	第18页
1.4.2 章节安排	第18-19页
1.5 本章小结	第19-20页
第2章相关工作	第20-30页
2.1 引言	第20页
2.2 行人再识别和图像分类与检索的联系	第20-21页
2.3 行人特征提取	第21-26页
2.3.1 人工设计的特征	第21-23页
2.3.2 深度学习的特征	第23-26页
2.4 距离度量学习	第26-28页
2.5 算法评判标准	第28-29页
2.6 本章小结	第29-30页
第3章基于卷积神经网络的行人再识别算法	第30-51页
3.1 引言	第30-31页
3.2 卷积神经网络介绍	第31-34页
3.3 卷积神经网络模型发展	第34-39页
3.3.1 AlexNet	第35-36页
3.3.2 VGGNet	第36-37页
3.3.3 GoogLeNet	第37-39页
3.3.4 ResNet	第39页
3.4 本文设计的卷积神经网络模型	第39-43页
3.5 损失函数介绍	第43-46页
3.5.1 Softmax loss	第43-44页
3.5.2 Contrastive loss	第44页
3.5.3 Triplet loss	第44-45页
3.5.4 Lifted structured similarity loss	第45页
3.5.5 Center loss	第45页
3.5.6 Large-margin softmax loss	第45-46页
3.5.7 Histogram loss	第46页
3.6 本文设计的聚类损失函数	第46-50页
3.7 本章小结	第50-51页
第4章实验设计与实验结果	第51-61页
4.1 数据集	第51-53页
4.2 评价标准	第53页
4.3 实验设计与结果分析	第53-60页
4.3.1 实验设计与参数设置	第53-54页
4.3.2 卷积神经网络的有效性	第54-55页
4.3.3 聚类损失函数的有效性	第55-59页
4.3.4 联合数据集的迁移学习	第59-60页
4.4 本章小结	第60-61页
第5章总结与展望	第61-62页
5.1 总结	第61页
5.2 展望	第61页
5.3 本章小结	第61-62页
参考文献	第62-67页
攻读硕士学位期间的主要研究成果	第67-68页
致谢	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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