基于卷积神经网络的电商图片物体识别

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基于卷积神经网络的电商图片物体识别

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基于卷积神经网络的电商图片物体识别

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究工作的背景与意义	第10-12页
1.2 国内外研究历史与现状	第12-14页
1.3 本文的主要贡献与创新	第14页
1.4 本论文的结构安排	第14-16页
第二章基础知识介绍	第16-34页
2.1 物体识别介绍	第16-20页
2.1.1 物体识别公开标注图像数据集	第16-18页
2.1.2 物体识别在图像搜索中的作用	第18-19页
2.1.3 卷积神经网络在物体识别中的作用	第19-20页
2.2 卷积神经网络介绍	第20-27页
2.2.1 卷积神经网络结构	第20-23页
2.2.2 卷积神经网络训练	第23-25页
2.2.2.1 卷积层	第23-24页
2.2.2.2 池化层	第24-25页
2.2.3 卷积神经网络特殊技巧	第25-27页
2.2.3.1 ReLU激活函数	第25-26页
2.2.3.2 局部响应正则化	第26页
2.2.3.3 Dropout训练技巧	第26-27页
2.3 基于卷积神经网络的物体识别算法	第27-32页
2.3.1 Fast R-CNN	第27-30页
2.3.1.1 候选区域	第27-28页
2.3.1.2 卷积神经网络	第28页
2.3.1.3 物体类别和位置确定	第28-29页
2.3.1.4 Fast R-CNN训练	第29-30页
2.3.2 Faster R-CNN	第30-32页
2.3.2.1 RPN网络	第30-31页
2.3.2.2 Faster R-CNN的训练	第31-32页
2.4 本章小结	第32-34页
第三章电商图像物体识别算法设计	第34-49页
3.1 算法思想	第35-37页
3.2 图片旋转	第37-38页
3.3 备选物体识别	第38-42页
3.4 备选物体聚类	第42-44页
3.5 物体位置确定	第44-48页
3.6 本章小结	第48-49页
第四章电商图像物体识别算法实现	第49-58页
4.1 用到的开源软件介绍	第49-52页
4.1.1 Caffe介绍	第49-50页
4.1.2 Faster R-CNN开源实现介绍	第50-52页
4.2 模型训练	第52-54页
4.3 物体识别模块	第54-57页
4.4 本章小结	第57-58页
第五章实验结果与对比	第58-70页
5.1 环境准备	第58-60页
5.1.1 软硬件环境准备	第58页
5.1.2 训练数据准备	第58-60页
5.2 实验结果分析	第60-67页
5.2.1 物体类别分类效果对比	第61-62页
5.2.2 物体位置预测效果对比	第62-64页
5.2.3 不同组成结构的物体识别效果对比	第64-65页
5.2.4 图像搜索效果对比	第65-67页
5.3 实验结果展示	第67-68页
5.4 本章小结	第68-70页
第六章全文总结与展望	第70-72页
6.1 全文总结	第70-71页
6.2 后续工作展望	第71-72页
致谢	第72-73页
参考文献	第73-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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