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一种多任务特征选择金字塔及其在电力设备检测的应用

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一种多任务特征选择金字塔及其在电力设备检测的应用
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-14页
1 绪论第14-20页
  1.1 研究背景与意义第14-15页
  1.2 目标检测研究进展第15-17页
  1.3 电力设备数字图像目标检测研究现状第17-18页
  1.4 论文内容组织安排第18-20页
2 基于约束多任务神经网络的电力设备检测算法第20-35页
  2.1 引言第20页
  2.2 传统多任务训练第20-23页
  2.3 基于动态任务损失权重的多任务训练第23-24页
    2.3.1 辅助任务约束条件第23页
    2.3.2 动态任务损失权重第23-24页
  2.4 实验结果对比第24-34页
    2.4.1 相关任务对于多任务的有效性实验第27-30页
    2.4.2 辅助任务约束条件有效性实验第30-32页
    2.4.3 动态任务损失权重有效性实验第32-34页
  2.5 本章小结第34-35页
3 特征选择金字塔网络第35-50页
  3.1 引言第35-36页
  3.2 多尺度物体检测第36-40页
    3.2.1 图像金字塔第36-37页
    3.2.2 SSD结构第37-38页
    3.2.3 U-net结构第38-39页
    3.2.4 FPN结构第39-40页
  3.3 基于特征选择金字塔的神经网络第40-42页
    3.3.1 基于特征选择金字塔的网络结构设计第40-41页
    3.3.2 特征选择模块第41-42页
  3.4 实验分析第42-49页
    3.4.1 数据集第42-43页
    3.4.2 数据预处理第43-44页
    3.4.3 实验模型搭建第44-45页
    3.4.4 评价指标第45-47页
    3.4.5 实验与分析第47-49页
  3.5 本章小结第49-50页
4 基于多任务特征选择金字塔的电力设备检测算法第50-63页
  4.1 引言第50页
  4.2 常规卷积第50-51页
  4.3 可变形卷积第51-53页
  4.4 实验分析第53-62页
    4.4.1 数据集第53-55页
    4.4.2 模型搭建第55-58页
      4.4.2.1 刀闸开关检测模型第56-57页
      4.4.2.2 绝缘子检测模型第57页
      4.4.2.3 输电线检测模型第57-58页
    4.4.3 模型训练第58-61页
    4.4.4 结果分析第61-62页
  4.5 本章小结第62-63页
5 总结与展望第63-65页
  5.1 总结第63-64页
  5.2 展望第64-65页
参考文献第65-74页
作者简介第74-75页
攻读学位期间发表的论文成果第75页

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