基于卷积神经网络的目标检测算法研究

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基于卷积神经网络的目标检测算法研究

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基于卷积神经网络的目标检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.3 本文研究的主要内容	第14-16页
第2章卷积神经网络相关理论和连接模式	第16-31页
2.1 卷积神经网络的背景知识	第16-21页
2.1.1 深度学习的概念	第16页
2.1.2 典型的深度神经网络模型	第16-21页
2.2 卷积神经网络的相关理论	第21-27页
2.2.1 卷积神经网络的基本原理	第21页
2.2.2 卷积神经网络的组成和功能	第21-25页
2.2.3 前向传播和反向传播	第25-27页
2.3 卷积神经网络的连接模式	第27-29页
2.3.1 局部感受野和权值共享	第27-28页
2.3.2 多卷积核	第28-29页
2.4 本章小结	第29-31页
第3章基于深度特征的目标检测算法研究	第31-46页
3.1 提取深度特征	第31-34页
3.1.1 迁移学习	第31-32页
3.1.2 深度特征金字塔	第32-34页
3.2 训练分类器	第34-37页
3.2.1 PASCAL VOC数据集介绍	第35-36页
3.2.2 训练LSVM	第36-37页
3.3 单组件模型检测目标	第37-40页
3.3.1 检测流程	第38页
3.3.2 距离池化变换	第38-40页
3.3.3 目标几何滤波器	第40页
3.4 多组件模型检测目标	第40-41页
3.5 实验结果与分析	第41-45页
3.6 本章小结	第45-46页
第4章基于动态阈值非极大值抑制算法研究	第46-61页
4.1 基于固定阈值的非极大值抑制算法	第46-49页
4.1.1 固定阈值的非极大值抑制算法	第46-47页
4.1.2 重复检测和误检	第47-49页
4.2 基于动态阈值的非极大值抑制算法	第49-52页
4.2.1 动态阈值的非极大值抑制算法	第49-51页
4.2.2 非极大值抑制算法改进前后的对比分析	第51-52页
4.3 实验结果与分析	第52-59页
4.3.1 PASCAL VOC2007数据集实验结果	第53-56页
4.3.2 PASCAL VOC2012数据集实验结果	第56-58页
4.3.3 真实场景的检测结果	第58-59页
4.4 本章小结	第59-61页
结论	第61-62页
参考文献	第62-66页
攻读学位期间发表的学术论文	第66-67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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