基于卷积神经网络的一般物体识别研究及应用

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基于卷积神经网络的一般物体识别研究及应用

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基于卷积神经网络的一般物体识别研究及应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-13页
1 绪论	第13-18页
1.1 选题背景与意义	第13-14页
1.2 国内外发展状况	第14-16页
1.3 本文的主要研究内容与章节安排	第16-18页
2 基础理论和相关技术	第18-31页
2.1 物体识别的流程	第18-19页
2.2 卷积神经网络概述	第19-24页
2.2.1 神经网络	第19-20页
2.2.2 CNN基本原理	第20-22页
2.2.3 CNN基本结构	第22-24页
2.3 卷积神经网络相关算法	第24-27页
2.3.1 BP(反向传播)算法	第24-25页
2.3.2 MLP(多层感知机)学习算法	第25-26页
2.3.3 Softmax分类器	第26-27页
2.4 激活函数	第27-30页
2.4.1 Relu激活函数	第27-28页
2.4.2 Leaky Relu激活函数	第28页
2.4.3 Leaky Relu激活函数与Relu激活函数比较	第28-29页
2.4.4 实验结果与分析	第29-30页
2.5 本章小结	第30-31页
3 基于SGD的学习率自适应更新算法	第31-44页
3.1 问题描述	第31-32页
3.2 SGD算法	第32-36页
3.2.1 SGD算法原理	第32-33页
3.2.2 基于SGD的学习率自适应更新算法	第33-36页
3.3 实验结果与分析	第36-43页
3.3.1 实验数据集介绍	第37-40页
3.3.2 实验数据集网络结构参数	第40-41页
3.3.3 实验结果分析	第41-43页
3.3.4 参数讨论	第43页
3.4 本章小结	第43-44页
4 基于卷积神经网络的一般物体识别研究	第44-57页
4.1 CIFAR-10 数据集介绍	第44-45页
4.2 算法设计	第45-51页
4.2.1 CNN结构设计	第45-49页
4.2.2 数据集增强技术	第49-50页
4.2.3 算法实现过程	第50-51页
4.3 实验及结果对比	第51-56页
4.3.1 实验平台与数据	第51页
4.3.2 实验结果与分析	第51-53页
4.3.3 实验结果对比	第53-55页
4.3.4 CIFAR-100 数据集实验结果	第55-56页
4.4 本章小结	第56-57页
5 微信物体与数字识别器	第57-69页
5.1 物体识别器需求分析及总体设计	第57-59页
5.1.1 物体识别器模型	第58页
5.1.2 物体识别器服务端流程设计	第58-59页
5.2 数字识别器需求分析及总体设计	第59-61页
5.2.1 Chars74K数据集	第60-61页
5.2.2 服务端流程设计	第61页
5.3 数字识别器模型训练	第61-63页
5.3.1 数字识别器模型设计	第61-63页
5.3.2 MSGD算法设置	第63页
5.3.3 数据集处理	第63页
5.4 实验及结果分析	第63-68页
5.4.1 物体识别器识别结果	第64-65页
5.4.2 数字识别器识别效果测试	第65-66页
5.4.3 微信数字识别器识别效果	第66-68页
5.5 本章小结	第68-69页
6 总结与展望	第69-71页
参考文献	第71-74页
致谢	第74-75页
个人简历、在校期间发表学术论文及研究成果	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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