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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,
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。
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