基于深度卷积特征融合的多尺度行人检测

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基于深度卷积特征融合的多尺度行人检测

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基于深度卷积特征融合的多尺度行人检测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 基于手工设计特征的行人检测	第10-11页
1.2.2 基于深度卷积特征的行人检测	第11-12页
1.2.3 技术难点与挑战	第12-13页
1.3 本文的主要工作	第13-14页
1.4 本文的组织结构	第14-15页
第2章相关知识	第15-29页
2.1 深度学习算法基础	第15-22页
2.1.1 深度学习概述	第15-16页
2.1.2 卷积神经网络	第16-18页
2.1.3 目标检测框架	第18-22页
2.2 行人检测关键技术	第22-27页
2.2.1 常用行人数据集	第22-24页
2.2.2 算法评估标准	第24-26页
2.2.3 行人检测方法概述	第26-27页
2.3 本章小结	第27-29页
第3章多尺度行人区域建议网络	第29-51页
3.1 行人尺度问题	第29-32页
3.1.1 不同尺度行人的分布	第29-31页
3.1.2 不同尺度行人的划分	第31-32页
3.2 MP-RPN网络设计	第32-37页
3.2.1 网络结构	第32-33页
3.2.2 特殊层的引入	第33-37页
3.3 多尺度行人处理方法	第37-45页
3.3.1 多尺度表达的思想	第37-39页
3.3.2 改进的anchor机制	第39-42页
3.3.3 候选区域的生成	第42-45页
3.4 实验结果与分析	第45-49页
3.4.1 MP-RPN与其他算法的比较	第45-46页
3.4.2 MP-RPN对行人检测的影响	第46-49页
3.5 本章小结	第49-51页
第4章基于多层次卷积特征融合的行人检测	第51-71页
4.1 PMFF-CNN网络设计	第51-55页
4.1.1 网络结构	第51-53页
4.1.2 MP-RPN与PMFF-CNN的联合	第53-54页
4.1.3 行人候选区域与正负样本	第54-55页
4.2 多层次特征的提取与融合	第55-57页
4.2.1 坐标映射机制	第55页
4.2.2 行人感兴趣区域采样	第55-57页
4.2.3 特征融合及可视化	第57页
4.3 难分样本挖掘	第57-60页
4.3.1 难分样本挖掘思想	第57-59页
4.3.2 焦点损失函数	第59-60页
4.4 网络模型的训练	第60-62页
4.4.1 联合训练方法	第60-61页
4.4.2 重要细节	第61-62页
4.5 实验结果与分析	第62-69页
4.5.1 不同层次特征融合的影响	第62-63页
4.5.2 不同感兴趣区域采样方式的影响	第63-64页
4.5.3 难分样本挖掘的作用	第64-65页
4.5.4 不同尺度的行人检测	第65页
4.5.5 不同数据集上的检测结果	第65-68页
4.5.6 行人检测结果可视化	第68-69页
4.6 本章小结	第69-71页
第5章总结与展望	第71-73页
5.1 总结	第71页
5.2 展望	第71-73页
参考文献	第73-79页
致谢	第79-81页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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