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基于卷积神经网络的番茄病害检测研究

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基于卷积神经网络的番茄病害检测研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 主要研究内容与创新点第13-15页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 创新点第14-15页
    1.4 论文结构第15-17页
第二章 理论概述第17-28页
    2.1 卷积神经网络第17-19页
        2.1.1 卷积神经网络基本原理第17-18页
        2.1.2 卷积神经网络基本结构第18-19页
    2.2 目标检测过程第19-21页
        2.2.1 候选区域选择第20页
        2.2.2 特征提取第20页
        2.2.3 分类器分类第20-21页
    2.3 基于卷积神经网络的目标检测算法第21-26页
    2.4 评价指标第26-28页
第三章 基于YOLOv2的番茄果实常见生理性病害检测第28-45页
    3.1 YOLOv2目标检测模型第28-31页
    3.2 数据预处理第31-34页
    3.3 算法改进第34-35页
    3.4 模型训练第35-36页
    3.5 流程描述第36页
    3.6 实验第36-45页
        3.6.1 实验平台第36-37页
        3.6.2 数据集第37-38页
        3.6.3 实验结果与分析第38-40页
        3.6.4 图像数据类型对检测性能的影响第40-42页
        3.6.5 图像数据规模对检测性能的影响第42-45页
第四章 基于YOLOv3的番茄叶部病害检测第45-59页
    4.1 YOLOv3目标检测模型第45-46页
    4.2 算法改进第46-50页
    4.3 模型训练第50-51页
    4.4 流程描述第51页
    4.5 实验第51-59页
        4.5.1 实验平台第51-52页
        4.5.2 数据集第52-53页
        4.5.3 实验结果与分析第53-56页
        4.5.4 YOLOv2与YOLOv3检测优势对比第56-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 研究总结第59-60页
    5.2 研究展望第60-61页
参考文献第61-66页
攻读学位期间的论文发表情况第66-67页
致谢第67-68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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