基于深度学习的葡萄叶片分割—硕士毕业论文下载

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基于深度学习的葡萄叶片分割

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基于深度学习的葡萄叶片分割

论文目录
摘要	第1-4页
Summary	第4-9页
第一章绪论	第9-16页
1.1 课题的研究背景、目的和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-15页
1.3 论文主要研究内容与章节安排	第15-16页
第二章试验条件	第16-24页
2.1 试验设备	第16-19页
2.2 图像采集	第19-20页
2.3 数据集的制作	第20-23页
2.3.1 全卷积网络的数据集制作	第20-22页
2.3.2 MaskR-CNN网络的数据集制作	第22-23页
2.4 本章小结	第23-24页
第三章算法原理与结构介绍	第24-37页
3.1 caffe	第24-25页
3.1.1 caffe(GPU)框架的构建	第24-25页
3.1.2 caffe的编译与调试	第25页
3.2 tensorflow+keras	第25-26页
3.3 卷积神经网络	第26-30页
3.3.1 卷积神经网络原理	第26-28页
3.3.2 卷积神经网络的结构	第28-30页
3.4 全卷积神经网络	第30-33页
3.4.1 全卷积网络原理	第30-31页
3.4.2 全卷积网络结构图	第31-33页
3.5 MaskR-CNN网络	第33-36页
3.5.1 MaskR-CNN原理	第33-34页
3.5.2 MaskR-CNN结构介绍	第34-36页
3.6 本章小结	第36-37页
第四章基于全卷积网络的葡萄叶片分割	第37-49页
4.1 正常葡萄叶片的分割	第37-43页
4.1.1 试验流程	第37页
4.1.2 结果与分析	第37-38页
4.1.3 正常葡萄叶片图像分割试验分析	第38-40页
4.1.4 算法对比分析	第40-43页
4.2 病害葡萄叶片分割	第43-47页
4.2.1 病害葡萄叶片图像分割实验分析	第43-44页
4.2.2 算法对比分析	第44-46页
4.2.3 典型病害的分割实例	第46-47页
4.3 本章小结	第47-49页
第五章基于MaskR-CNN的葡萄叶片分割	第49-57页
5.1 葡萄叶片图像个例分割分析	第49-56页
5.1.1 正常葡萄叶片图像个例分割分析	第49-51页
5.1.2 病害葡萄叶片图像个例分割分析	第51-53页
5.1.3 混合葡萄叶片图像个例分割分析	第53-54页
5.1.4 不同品种葡萄叶片图像个例分割分析	第54-56页
5.2 本章小结	第56-57页
第六章总结与展望	第57-59页
6.1 总结	第57-58页
6.2 展望	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-66页
作者简介	第66-67页
导师简介	第67-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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