基于多分辨率卷积神经网络的图像分类研究与应用

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基于多分辨率卷积神经网络的图像分类研究与应用

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基于多分辨率卷积神经网络的图像分类研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5页
第1章引言	第8-12页
1.1 研究背景及意义	第8页
1.2 国内外研究现状	第8-10页
1.3 研究目标和主要贡献	第10-12页
第2章卷积神经网络基础	第12-19页
2.1 卷积神经网络的基本原理	第12-15页
2.2 卷积层的基本原理	第15-16页
2.3 局部感受野的基本原理	第16-18页
2.4 池化层的基本原理	第18页
2.5 本章小结	第18-19页
第3章多分辨率网络的优化方案	第19-28页
3.1 卷积神经网络拓扑结构	第19-22页
3.1.1 轻量型网络拓扑结构	第19-21页
3.1.2 深层网络拓扑结构	第21-22页
3.2 多分辨率模块的优化算法	第22-24页
3.2.1 残差网络的实现原理	第22-23页
3.2.2 瓶颈层结构的优化分析	第23-24页
3.3 残差注意力机制的优化算法	第24-27页
3.3.1 注意力机制的原理	第24-25页
3.3.2 残差注意力机制的实现方式	第25-27页
3.4 本章小结	第27-28页
第4章多分辨率网络的知识蒸馏优化方法与实验结果	第28-39页
4.1 知识蒸馏的基本原理	第28-29页
4.2 知识蒸馏的优化方法	第29-33页
4.2.1 知识蒸馏的优化策略	第30-31页
4.2.2 自我蒸馏的优化策略	第31-33页
4.3 实验结果和分析	第33-38页
4.3.1 数据集介绍	第33-34页
4.3.2 预处理阶段	第34-35页
4.3.3 实验数据与分析	第35-36页
4.3.4 结果分析和讨论	第36-38页
4.4 本章小结	第38-39页
第5章道路交通标志识别上的应用	第39-45页
5.1 系统介绍	第39-40页
5.1.1 交通标志识别系统的需求分析	第39-40页
5.1.2 交通标志识别系统的系统结构	第40页
5.2 图像处理算法流程	第40-42页
5.3 系统整体实现与测试	第42-44页
5.4 本章小结	第44-45页
第6章总结与展望	第45-47页
6.1 总结	第45-46页
6.2 展望	第46-47页
参考文献	第47-51页
致谢	第51-52页
附录	第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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