基于深度学习的文物图像内容理解

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基于深度学习的文物图像内容理解

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基于深度学习的文物图像内容理解

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第一章绪论	第14-20页
· 研究的背景及意义	第14-15页
· 国内外研究现状	第15-16页
· 图像识别的研究现状	第15-16页
· 深度学习的研究现状	第16页
· 主要研究工作和创新点	第16-17页
· 主要研究工作	第16-17页
· 创新点	第17页
· 文章组织结构	第17-20页
第二章相关理论	第20-42页
· 图像识别概述	第20-22页
· 模式识别的简介	第20-21页
· 图像识别的概念和过程	第21-22页
· 图像识别的难点和方法	第22页
· 图像的特征提取	第22页
· 深度学习概述	第22-30页
· 深度学习的概念和思想	第23-24页
· 深度学习的特点	第24-25页
· 深度学习的结构	第25-26页
· 深度学习的常用方法	第26-30页
· 卷积神经网络概述	第30-41页
· 卷积神经网络的特点	第31-32页
· 卷积神经网络识别原理	第32-41页
· 本章小结	第41-42页
第三章基于卷积神经网络的图像识别方法	第42-58页
· 改进的卷积神经网络模型	第42-44页
· 模型的训练步骤	第44-45页
· 模型的训练方法	第45-54页
· 数据预处理	第45-47页
· 训练过程	第47-54页
· 图像识别流程	第54-55页
· 本章小结	第55-58页
第四章文物图像识别系统	第58-70页
· 需求分析	第58-59页
· 功能需求	第58页
· 非功能需求	第58-59页
· 系统用例图	第59-60页
· 系统设计	第60-62页
· 系统实现	第62-69页
· 系统开发环境	第62页
· 系统开发过程	第62-69页
· 本章小结	第69-70页
第五章实验与分析	第70-80页
· 数据来源	第70-71页
· 数据处理与加工	第71-72页
· 数据预处理	第71页
· 相关实验参数的设定	第71-72页
· 数据训练	第72-77页
· 系统验证	第77-78页
· 实验评价指标	第77-78页
· 深度学习算法验证及结果	第78页
· 系统应用	第78-79页
· 本章小结	第79-80页
第六章总结与展望	第80-82页
· 全文总结	第80页
· 未来展望	第80-82页
参考文献	第82-86页
致谢	第86-88页
研究成果及发表的学术论文	第88-90页
作者及导师介绍	第90-92页
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书	第92-93页

本篇论文共93页，点击这进入下载页面。

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