基于深度学习的目标检测与分割算法研究

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基于深度学习的目标检测与分割算法研究

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基于深度学习的目标检测与分割算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
· 课题研究背景及意义	第10-11页
· 传统图像识别算法简介	第11页
· 前馈神经网络及反向传播算法介绍	第11-13页
· 深度学习算法研究现状	第13-14页
· 卷积神经网络简介	第14-15页
· 研究内容及论文安排	第15-18页
第2章基于卷积神经网络的快速行人车辆检测方法	第18-32页
· 引言	第18-19页
· 全卷积神经网络	第19-21页
· Softmax分类器	第21页
· 知识提取	第21-23页
· 神经网络的训练	第23-25页
· 随机梯度下降法	第23-24页
· 牛顿法	第24页
· AdaGrad学习率调整法	第24-25页
· AdaDelta学习率调整法	第25页
· 快速行人车辆检测模型	第25-27页
· 实验结果及其讨论	第27-32页
第3章基于深度学习的类别分割至目标分割转化模型	第32-60页
· 引言及课题背景	第32-34页
· 超像素分割算法	第34-35页
· K均值聚类	第34页
· SLIC超像素分割算法	第34-35页
· 基于概率的机器学习模型	第35-37页
· 贝叶斯网络	第35-36页
· 隐马尔可夫模型与马尔科夫随机场	第36-37页
· 条件随机场	第37页
· 基于神经网络拟合的条件随机场图像分割算法	第37-41页
· 循环神经网络	第37-38页
· 基于全卷积神经网络的图像语义分割算法	第38-39页
· 基于循环神经网络拟合的条件随机场	第39-41页
· 基于深度学习的类别分割至目标分割转化模型	第41-53页
· 基于神经网络的图像语义分割算法	第41-45页
· 最大目标掩膜预测算法	第45-48页
· 局部特征与掩膜相结合的目标聚类	第48-53页
· 实验效果与总结	第53-59页
· Pascal VOC数据集	第53-55页
· 常用评价指标介绍	第55-56页
· 实验结果与分析	第56-59页
· 本章小结	第59-60页
第4章基于卷积神经网络的文本位置检测	第60-66页
· 课题背景	第60页
· 文字检测	第60-63页
· 最大类间方差二值化算法	第61页
· 基于全卷积神经网络的文字区域检测	第61-63页
· 实验与结果分析	第63-66页
第5章基于深度学习的图像检测识别软件架构	第66-70页
· Linux与Ubuntu系统介绍	第66页
· 基于Python的整体结构介绍	第66-68页
· 深度神经网络开源框架Caffe介绍	第68-69页
· 科学计算建模工具theano介绍	第69页
· 本章小结	第69-70页
第6章总结与展望	第70-72页
参考文献	第72-76页
攻读硕士学位期间所发表论文	第76-78页
致谢	第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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