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

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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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