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基于目标检测的快消品识别研究与应用
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基于目标检测的快消品识别研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪论第14-19页
　　1.1 选题背景及意义第14页
　　1.2 目标检测的研究现状及发展趋势第14-17页
　　1.3 目标检测存在的难点及挑战第17-18页
　　1.4 本文的主要研究内容第18页
　　1.5 论文的组织结构第18-19页
第2章 目标检测的基本方法第19-37页
　　2.1 前言第19页
　　2.2 目标检测中常用的术语第19-23页
　　　　2.2.1 交并比第19-20页
　　　　2.2.2 均值平均精度(MAP)第20页
　　　　2.2.3 非极大值抑制(NMS)第20-21页
　　　　2.2.4 边界框回归第21-23页
　　2.3 基于R-CNN的目标检测方法第23-24页
　　2.4 空间金字塔网络第24-25页
　　2.5 基于Fast R-CNN的目标检测方法第25-27页
　　　　2.5.1 Fast R-CNN网络结构第26页
　　　　2.5.2 ROI pooling层第26页
　　　　2.5.3 边框回归第26-27页
　　2.6 基于Faster R-CNN的目标检测方法第27-29页
　　　　2.6.1 Faster R-CNN结构第27-28页
　　　　2.6.2 RPN网络结构第28-29页
　　　　2.6.3 联合训练第29页
　　　　2.6.4 实现细节第29页
　　2.7 基于YOLO的目标检测方法第29-32页
　　　　2.7.1 YOLO的创新第29-30页
　　　　2.7.2 网络定义第30页
　　　　2.7.3 全连接层输出的定义第30-31页
　　　　2.7.4 Loss函数的定义第31-32页
　　　　2.7.5 YOLO的不足第32页
　　2.8 基于SSD的目标检测方法第32-34页
　　　　2.8.1 采用多尺度特征图用于检测第32-33页
　　　　2.8.2 采用卷积进行检测第33页
　　　　2.8.3 设置先验框第33-34页
　　　　2.8.4 网络结构第34页
　　2.9 目标检测常用数据集第34-35页
　　　　2.9.1 PASCAL VOC数据集第34-35页
　　　　2.9.2 Microsoft COCO数据集第35页
　　2.10 本章小结第35-37页
第3章 基于特征融合的密集连接残差网络第37-50页
　　3.1 前言第37页
　　3.2 介绍第37-39页
　　3.3 相关工作第39-40页
　　3.4 密集连接的残差网络第40-44页
　　　　3.4.1 动机第40-41页
　　　　3.4.2 分类网络结构第41-42页
　　　　3.4.3 特征转换第42页
　　　　3.4.4 特征融合第42-43页
　　　　3.4.5 分类网络训练方法第43页
　　　　3.4.6 密集连接残差网络在Faster R-CNN中的结构设计第43-44页
　　　　3.4.7 密集连接网络实现第44页
　　3.5 实验第44-48页
　　　　3.5.1 CIFAR-10分类实验第44-48页
　　　　3.5.2 目标检测实验第48页
　　3.6 本章小结第48-50页
第4章 基于Faster R-CNN的快消品识别系统第50-73页
　　4.1 快消品识别背景第50页
　　4.2 系统模块第50-53页
　　4.3 数据集制作第53-55页
　　　　4.3.1 啤酒类别第53页
　　　　4.3.2 啤酒的标签第53-54页
　　　　4.3.3 标注原则第54-55页
　　4.4 数据预处理第55-59页
　　　　4.4.1 模糊判断第55-56页
　　　　4.4.2 倾斜判断第56-59页
　　4.5 模型训练第59-64页
　　　　4.5.1 模型介绍第59-61页
　　　　4.5.2 Object Dection安装第61-62页
　　　　4.5.3 训练流程第62-64页
　　4.6 模型测试第64-65页
　　　　4.6.1 测试集第64页
　　　　4.6.2 评价指标第64-65页
　　　　4.6.3 测试程序设计第65页
　　4.7 模型部署第65-67页
　　　　4.7.1 编译安装Tensorflow Serving第65-66页
　　　　4.7.2 导出模型第66页
　　　　4.7.3 模型部署配置第66页
　　　　4.7.4 通过gRPC调用模型第66-67页
　　4.8 多模型融合第67-69页
　　　　4.8.1 货架连包模型融合第67页
　　　　4.8.2 地堆大小标签模型融合第67-69页
　　4.9 330ML和500ML误识别后处理第69-72页
　　4.10 本章小结第72-73页
结论第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-80页
附录A 发表论文和参加科研情况说明第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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