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基于深度学习的快速目标检测技术研究

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基于深度学习的快速目标检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
  · 研究背景及意义第8页
  · 国内外研究现状分析第8-11页
    · 传统基于人工特征的目标检测第8-9页
    · 基于深度学习的目标检测方法第9-11页
  · 目前国内外研究所存在的问题第11-12页
  · 本文研究内容与章节安排第12-13页
第二章 相关工作基础第13-31页
  · 基于传统视觉算法的目标检测第13-17页
    · 目标定位第13-14页
    · 特征提取第14-15页
    · 分类器分类第15-17页
  · 基于深度学习的目标检测第17-25页
    · 人工神经网络第17-19页
    · 卷积神经网络第19-22页
    · 反向传播第22-23页
    · SoftMax分类器第23-25页
  · 主流CNN模型简介第25-27页
  · 结合分割算法的深度学习目标检测框架第27-29页
  · 数据集第29-31页
第三章 基于卷积神经网络模型的快速识别第31-42页
  · 卷积神经网络的分析第33-35页
    · 卷积神经网络的深度第33-34页
    · 卷积神经网络的宽度第34-35页
  · 卷积核滤波器的筛选第35-37页
    · 平均响应值ARE的计算第35-37页
    · 基于ARE阈值的卷积核滤波器筛选策略第37页
  · 重构模型及训练细节第37-39页
    · 重构模型第37-38页
    · 训练模型细节第38-39页
  · 实验及结果分析第39-41页
    · 验证实验第39页
    · 多数据集实验第39-41页
  · 本章小结第41-42页
第四章 基于多尺度的端到端目标检测第42-47页
  · 端到端的目标检测框架第42-44页
    · 多尺度端到端框架结构设计第42页
    · 训练流程第42-43页
    · 多尺度卷积映射特征的检测流程第43-44页
    · 训练模型细节第44页
  · 实验结果第44-46页
  · 本章小结第46-47页
第五章 总结与展望第47-49页
  · 总结第47页
  · 展望第47-49页
参考文献第49-52页
发表论文和科研情况说明第52-53页
致谢第53页

本篇论文共53页,点击这进入下载页面
 
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