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行人重识别中数据增强技术研究

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行人重识别中数据增强技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究历史与现状第11-13页
    1.3 论文的主要工作及结构安排第13-17页
        1.3.1 论文主要工作第13-15页
        1.3.2 论文结构安排第15-17页
第二章 基础理论和相关技术第17-32页
    2.1 深度学习与数据增强第17-20页
        2.1.1 深度学习与数据第17-18页
        2.1.2 数据增强技术第18-20页
    2.2 行人重识别与卷积神经网络第20-31页
        2.2.1 行人重识别概论第20-23页
        2.2.2 卷积神经网络第23-25页
        2.2.3 基于ResNet-50 网络的行人重识别第25-28页
        2.2.4 基于DenseNet-121 网络的行人重识别第28-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第三章 基于网络种群训练PBT的行人图像预处理增强技术第32-43页
    3.1 卷积神经网络中图像预处理增强第32-35页
    3.2 深度网络模型中参数优化方法第35-38页
        3.2.1 并行搜索和序列优化缺点分析第35-36页
        3.2.2 基于网络种群训练PBT的参数优化第36-38页
    3.3 基于重识别网络种群训练的预处理增强方法第38-39页
    3.4 实验结果对比与分析第39-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 基于无监督生成式的行人数据增强第43-60页
    4.1 无监督式行人图像生成技术研究第43-51页
        4.1.1 基于pix2pix网络的行人图像生成第43-46页
        4.1.2 基于条件输入的多尺度判别网络及其行人图像生成第46-48页
        4.1.3 实验结果对比与分析第48-51页
    4.2 行人标签分配技术研究第51-59页
        4.2.1 基于LSRO的行人标签分配方法第51-52页
        4.2.2 基于MPRL的行人标签分配方法第52-53页
        4.2.3 实验结果对比与分析第53-59页
    4.3 本章小结第59-60页
第五章 基于有监督生成式的行人数据增强第60-76页
    5.1 有监督式行人图像生成技术研究第60-67页
        5.1.1 基于cycleGAN网络的行人图像生成第60-62页
        5.1.2 基于图像对输入的循环生成网络及其行人图像生成第62-64页
        5.1.3 实验结果对比与分析第64-67页
    5.2 行人标签分配技术研究第67-74页
        5.2.1 基于one-hot的行人标签分配方法第68页
        5.2.2 基于LSR的行人标签分配方法第68-70页
        5.2.3 实验结果对比与分析第70-74页
    5.3 本章小结第74-76页
第六章 全文总结与展望第76-78页
    6.1 全文总结第76-77页
    6.2 后续工作展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-85页
攻读硕士学位期间取得的成果第85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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