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基于卷积神经网络的图像语义分割

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基于卷积神经网络的图像语义分割
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-11 页
第1章 绪论第11-17 页
  · 课题背景第11-13 页
  · 本文的工作与贡献第13-15 页
  · 本文组织和结构第15-17 页
第2章 相关工作第17-32 页
  · 图像语义分割第17-25 页
    · 概述第17 页
    · 图像分割技术常用方法第17-21 页
    · 图像语义分割第21-23 页
    · 人体衣物图像分割第23-25 页
    · 医学图像分析研究现状第25 页
  · 深度卷积神经网络第25-29 页
    · 深度学习概述第25-26 页
    · 卷积神经网络发展第26-28 页
    · 卷积神经网络基本结构第28-29 页
  · 卷积神经网络在图像语义分割领域的应用第29-31 页
    · 概述第29 页
    · 卷积神经网络在图像语义分割领域的应用第29-31 页
    · 总结第31 页
  · 本章小结第31-32 页
第3章 问题描述第32-37 页
  · 常用术语与符号第32-33 页
  · 问题定义第33-35 页
  · 实现难点第35 页
  · 预期目标第35-36 页
  · 本章小结第36-37 页
第4章 基于卷积神经网络的图像语义分割第37-50 页
  · 算法概述第37-38 页
  · 深度卷积网络结构第38-40 页
  · 卷积层与反卷积层第40-45 页
  · 网络结构和结果的优化第45-49 页
    · 防止过拟合第45-46 页
    · Pre-training二阶段训练方法第46-47 页
    · 卷积层反卷积层Batch normalization第47-48 页
    · 模型融合第48-49 页
  · 本章小结第49-50 页
第5章 基于CNN的图像语义分割应用第50-60 页
  · 图像分割的应用第50-51 页
    · 医学影像第50-51 页
    · 穿衣搭配第51 页
  · 基于CNN的图像语义分割在医学图像分析中的应用第51-56 页
    · 概述第51-52 页
    · 比赛描述第52-53 页
    · 心脏轮廓识别的具体应用与实现第53-55 页
    · 结果展示和说明第55-56 页
  · 基于CNN的图像语义分割在穿衣搭配中的应用第56-59 页
    · 概述第56-57 页
    · 人体衣物图像分割的具体实现第57-58 页
    · 结果展示和分析第58-59 页
  · 本章小结第59-60 页
第6章 对比实验结果第60-67 页
  · 实验配置第60-62 页
    · 运行环境第60 页
    · 实验数据描述第60-62 页
    · 实验对比算法第62 页
    · 评判指标第62 页
  · 实验过程和步骤第62-64 页
  · 实验结果与分析第64-66 页
  · 本章小结第66-67 页
第7章 总结和展望第67-70 页
  · 本文工作总结第67-68 页
  · 未来研究工作第68 页
  · 本章小结第68-70 页
参考文献第70-76 页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第76-77 页
致谢第77页

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