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基于鲁棒策略的深度自动图像标注

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基于鲁棒策略的深度自动图像标注
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-16页
  1.1 研究背景及意义第8-11页
  1.2 研究现状及问题第11-13页
  1.3 本文主要创新点第13-14页
  1.4 本文组织结构第14-16页
第二章 相关技术第16-27页
  2.1 图像视觉特征第16-18页
    2.1.1 颜色特征第16页
    2.1.2 Sift特征第16-18页
    2.1.3 Gist特征第18页
  2.2 相似度度量第18-20页
  2.3 深度学习第20-25页
    2.3.1 RBM第20-21页
    2.3.2 SAE第21-22页
    2.3.3 CNN特征第22-23页
    2.3.4 深度学习分析第23-25页
  2.4 图像标注评价指标第25页
  2.5 本章小结第25-27页
第三章 基于NL-SAE的增进式深度自动图像标注第27-45页
  3.1 问题定义第27页
  3.2 NL-BSAE模型构建第27-29页
    3.2.1 NL-SAE原理第27-28页
    3.2.2 NL-BSAE原理第28-29页
  3.3 NL-RBSAE算法实现第29-31页
  3.4 融合NL-RBSAE的属性判别标注方法第31-36页
    3.4.1 局部数据均衡与语义传播第31-33页
    3.4.2 融合NL-RBSAE的属性判别标注策略第33-36页
  3.5 实验与分析第36-43页
    3.5.1 实验设置第36-37页
    3.5.2 实验结果第37-43页
  3.6 本章小结第43-45页
第四章 基于L-SAE的增进式深度自动图像标注第45-59页
  4.1 L-BSAE模型构建第45-47页
    4.1.1 L-SAE原理第45-46页
    4.1.2 L-BSAE原理第46-47页
  4.2 L-RBSAE算法实现第47-48页
  4.3 融合L-RBSAE的属性判别标注方法第48-49页
  4.4 实验与分析第49-57页
    4.4.1 实验设置第49-50页
    4.4.2 实验结果第50-56页
    4.4.3 各SAE模型的时间代价比较第56-57页
  4.5 本章小结第57-59页
第五章 基于深度特征和语义邻域的自动图像标注第59-75页
  5.1 深度特征提取第59-60页
  5.2 局部邻域标签传播第60-62页
  5.3 融合深度特征和标签传播的标注方法第62-64页
  5.4 SNDF时间复杂度分析第64页
  5.5 实验与分析第64-74页
    5.5.1 实验设置第64-66页
    5.5.2 实验结果第66-74页
  5.6 本章小结第74-75页
总结与展望第75-77页
总结第75-76页
展望第76-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-82页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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