自学习图像语义分割算法研究及在绝缘子破损检测中的应用

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自学习图像语义分割算法研究及在绝缘子破损检测中的应用

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自学习图像语义分割算法研究及在绝缘子破损检测中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第1章引言	第10-18页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 图像语义分割算法研究现状	第11-13页
1.2.2 超像素图像分割算法研究现状	第13-14页
1.2.3 绝缘子破损检测方法研究现状	第14-15页
1.3 研究内容	第15-16页
1.4 本文创新性工作概述	第16页
1.5 论文结构框架	第16-18页
第2章自主归附线性迭代聚类超像素分割算法	第18-33页
2.1 引言	第18页
2.2 超像素分割算法	第18-21页
2.2.1 SLIC超像素分割算法	第18-19页
2.2.2 SEEDs超像素分割算法	第19-20页
2.2.3 LSC超像素分割算法	第20-21页
2.3 ALIC超像素分割算法	第21-27页
2.3.1 算法概述	第21-22页
2.3.2 CIE-LAB色彩空间	第22-23页
2.3.3 距离度量	第23-25页
2.3.4 自主归附	第25-27页
2.4 实验结果与对比分析	第27-32页
2.5 本章小结	第32-33页
第3章改进的FCN学习网络	第33-44页
3.1 引言	第33页
3.2 全卷积神经网络FCN	第33-35页
3.2.1 概述	第33页
3.2.2 全卷积神经网络FCN	第33-35页
3.3 改进的FCN学习网络	第35-43页
3.3.1 网络模型	第35-38页
3.3.2 激活函数	第38-40页
3.3.3 上采样	第40-42页
3.3.4 特征融合	第42-43页
3.4 本章小结	第43-44页
第4章仿真实验与结果分析	第44-54页
4.1 自学习图像语义分割算法	第44页
4.2 数据集制作	第44-45页
4.3 实验结果与对比分析	第45-49页
4.4 自学习图像语义分割算法在绝缘子破损检测中的应用	第49-53页
4.5 本章小结	第53-54页
第5章总结与展望	第54-56页
参考文献	第56-59页
致谢	第59-61页
附录1 攻读硕士学位期间获得的成果奖励	第61-62页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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