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基于深度神经网络的物体识别方法研究及实现

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基于深度神经网络的物体识别方法研究及实现
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-16页
  1.1 研究背景与意义第11-13页
  1.2 国内外发展现状第13页
  1.3 物体识别技术的发展第13-14页
    1.3.1 传统物体识别的发展第13-14页
    1.3.2 基于深度学习的物体识别技术发展第14页
  1.4 本论文主要工作第14-15页
  1.5 本论文的结构安排第15-16页
第二章 深度神经网络的理论基础第16-40页
  2.1 神经网络的结构第16-22页
    2.1.1 人工神经元模型第16-17页
    2.1.2 激励函数的类型第17-18页
    2.1.3 前馈网络结构第18-19页
    2.1.4 梯度下降算法第19-21页
    2.1.5 误差反向传播算法第21-22页
  2.2 卷积神经网络的结构第22-27页
    2.2.1 卷积运算与卷积核第23页
    2.2.2 池化第23-25页
    2.2.3 卷积神经网络结构第25-27页
  2.3 经典卷积神经网络的结构第27-35页
    2.3.1 AlexNet第27-28页
    2.3.2 VGGNet第28-30页
    2.3.3 InceptionNet第30-32页
    2.3.4 ResNet第32-35页
  2.4 神经网络的优化方法第35-39页
    2.4.1 过拟合与规范化第35-37页
    2.4.2 Dropout第37-38页
    2.4.3 消失的梯度问题第38-39页
  2.5 本章小结第39-40页
第三章 基于密集连接卷积网络改进的目标分类算法第40-52页
  3.1 DenseNet基本原理第40-43页
    3.1.1 DenseNet结构第40-42页
    3.1.2 相关研究第42-43页
  3.2 改进的DenseNet结构第43-45页
    3.2.1 密集连接第43-44页
    3.2.2 综合函数第44页
    3.2.3 池化层第44页
    3.2.4 增长率第44页
    3.2.5 一维卷积层第44-45页
    3.2.6 压缩网络第45页
  3.3 DenseNet卷积网络的实现与测试第45-51页
    3.3.1 Tensorflow框架第45页
    3.3.2 DenseNet网络实现第45-46页
    3.3.3 网络训练第46-49页
    3.3.4 与同类方法对比第49-51页
    3.3.5 DenseNet小结第51页
  3.4 本章小结第51-52页
第四章 基于SSD改进的物体识别方法第52-67页
  4.1 目标检测理论第53-60页
    4.1.1 基于快速CNN的目标检测方法第53-55页
    4.1.2 基于回归学习的目标检测方法第55-60页
  4.2 改进的SSD第60-62页
    4.2.1 基础网络改进第60-61页
    4.2.2 预测网络改进第61-62页
  4.3 训练网络第62-63页
  4.4 实验结果对比与分析第63-66页
  4.5 本章小结第66-67页
第五章 实时路况检测系统的设计与实现第67-76页
  5.1 路况检测系统需求分析第67-68页
  5.2 系统概述第68页
  5.3 系统架构第68-71页
    5.3.1 视频流解析第69-70页
    5.3.2 图像预处理第70页
    5.3.3 物体识别算法模块第70页
    5.3.4 日志模块第70-71页
  5.4 系统流程第71-72页
    5.4.1 物体识别流程第71-72页
    5.4.2 网络训练流程第72页
  5.5 系统测试与分析第72-75页
    5.5.1 系统的检测效果第73-74页
    5.5.2 系统的性能测试与分析第74-75页
    5.5.3 系统的优缺点第75页
  5.6 本章小结第75-76页
第六章 总结与展望第76-78页
  6.1 本论文的主要贡献第76-77页
  6.2 下一步工作的展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-82页
攻硕期间取得的研究成果第82页

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