基于深度学习的目标检测算法的研究

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基于深度学习的目标检测算法的研究

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基于深度学习的目标检测算法的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第一章绪论	第14-25页
1.1 研究背景和意义	第14-16页
1.2 国内外研究现状	第16-22页
1.2.1 基于人工特征的目标检测算法	第16-18页
1.2.2 基于卷积神经网络的目标检测算法	第18-21页
1.2.3 轻量级卷积神经网络	第21-22页
1.3 主要研究内容与论文组织结构	第22-25页
1.3.1 主要研究内容	第22-23页
1.3.2 论文组织结构	第23-25页
第二章深度学习与目标检测的基本理论	第25-42页
2.1 卷积神经网络	第25-30页
2.1.1 卷积层	第25-27页
2.1.2 池化	第27-28页
2.1.3 展开与全连接层	第28页
2.1.4 损失函数	第28-30页
2.2 目标检测组件	第30-35页
2.2.1 生成候选框	第30-32页
2.2.2 边框回归	第32-34页
2.2.3 IOU、非极大值抑制	第34-35页
2.3 YOLO和YOLOv3算法	第35-38页
2.3.1 YOLO系列算法的原理	第35-36页
2.3.2 K-means聚类	第36-37页
2.3.3 边框回归的预测	第37-38页
2.4 实验数据集	第38-40页
2.4.1 PASCAL VOC数据集	第38-39页
2.4.2 COCO数据集	第39-40页
2.5 本章小结	第40-42页
第三章基于MobileNetv2改进的YOLOv3网络	第42-59页
3.1 轻量级网络MobileNetv2	第42-46页
3.1.1 深度可分离卷积	第42-44页
3.1.2 倒置残差模块	第44-45页
3.1.3 MobileNetv2网络框架	第45-46页
3.2 MobileNetv2与YOLOv3融合	第46-51页
3.2.1 多尺度检测	第47页
3.2.2 YOLOv3-MobileNetv2网络架构	第47-50页
3.2.3 网络的损失函数	第50-51页
3.3 实验过程与结果分析	第51-57页
3.3.1 实验过程	第51-53页
3.3.2 结果分析	第53-57页
3.4 本章小结	第57-59页
第四章基于YOLOv3-MobileNetv2的改进方法	第59-69页
4.1 IOU与GIOU	第59-62页
4.2 基于GIOU改进的损失函数	第62-64页
4.2.1 LGIOU损失	第63页
4.2.2 改进后的损失函数	第63-64页
4.3 实验过程与结果分析	第64-67页
4.3.1 实验过程	第64页
4.3.2 结果分析	第64-67页
4.4 本章小结	第67-69页
总结与展望	第69-71页
参考文献	第71-77页
致谢	第77-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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