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基于卷积神经网络和图像显著性的铁谱磨粒分析

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基于卷积神经网络和图像显著性的铁谱磨粒分析
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 铁谱分析技术的研究历史第13-14页
        1.2.2 磨粒图像分析的研究现状第14-15页
        1.2.3 卷积神经网络的研究现状第15-17页
    1.3 研究意义和目的第17-18页
    1.4 论文内容和框架第18-20页
        1.4.1 研究内容第18-19页
        1.4.2 结构框架第19-20页
第二章 磨粒图像分析相关技术第20-34页
    2.1 图像显著性第20-21页
    2.2 神经网络模型第21-24页
        2.2.1 人工神经网络第21-23页
        2.2.2 反向传播算法第23-24页
    2.3 卷积神经网络第24-28页
        2.3.1 卷积神经网络结构第24-25页
        2.3.2 卷积层第25-26页
        2.3.3 池化层第26-27页
        2.3.4 激活函数第27-28页
    2.4 目标检测算法第28-33页
        2.4.1 传统目标检测算法第28-29页
        2.4.2 基于区域建议的模型第29-31页
        2.4.3 基于回归方法的模型第31-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 基于卷积神经网络的磨粒图像分类第31-56页
    3.1 磨粒图像分类数据集第34-40页
        3.1.1 原始磨粒图像整理第34-36页
        3.1.2 磨粒图像数据集制作第36-37页
        3.1.3 磨粒图像增广第37-39页
        3.1.4 磨粒图像数据集的划分第39-40页
    3.2 卷积神经网络选择与训练第40-44页
        3.2.1 Caffe深度学习框架第40-41页
        3.2.2 经典卷积神经网络在磨粒图像数据集上的比较第41-44页
    3.3 磨粒图像分类模型——Wear-Net的构建和优化第41-52页
        3.3.1 Wear-Net网络参数设置第45-47页
        3.3.2 Wear-Net网络结构精简第47页
        3.3.3 Wear-Net磨粒图像分类模型的结构和参数第47-49页
        3.3.4 网络各层可视化分析第49-52页
    3.4 实验结果与分析第52-55页
    3.5 本章小结第55-56页
第四章 基于卷积神经网络的磨粒目标检测第56-75页
    4.1 磨粒检测数据集第56-58页
    4.2 基于SSD的磨粒目标检测模型——Wear-SSD第58-63页
        4.2.1 SSD模型网络架构第59-61页
        4.2.2 Wear-SSD先验框设置与匹配第61-62页
        4.2.3 Wear-SSD模型损失函数第62-63页
    4.3 Wear-SSD模型的训练第63-66页
        4.3.1 迁移学习第63-64页
        4.3.2 Wear-SSD模型先验框优化与训练第64-66页
    4.4 实验结果与分析第66-74页
        4.4.1 磨粒目标检测实验第66-71页
        4.4.2 异常磨粒浓度估算第71-74页
    4.5 本章小结第74-75页
第五章 总结和展望第75-77页
    5.1 本文工作总结第75-76页
    5.2 未来研究展望第76-77页
参考文献第77-83页
致谢第83-84页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第84页

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