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基于全局特征和局部特征拼接的行人重识别方法研究

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基于全局特征和局部特征拼接的行人重识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
        1.1.1 研究背景第8-9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 基于手工特征的方法第11-12页
        1.2.2 基于深度学习的方法第12-13页
    1.3 本文主要创新点第13-14页
    1.4 本文主要工作和章节安排第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第2章 行人重识别相关技术第16-27页
    2.1 卷积神经网络概述第16-22页
        2.1.1 卷积神经网络的结构第16-18页
        2.1.2 常见的卷积神经网络第18-22页
    2.2 常见的度量学习方法第22-23页
    2.3 行人重识别公共数据集和评价指标第23-26页
        2.3.1 行人重识别公共数据集第23-25页
        2.3.2 评价指标第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 基于多层全局特征拼接的行人重识别方法第27-38页
    3.1 引言第27页
    3.2 相关工作第27-29页
        3.2.1 SENet网络第27-28页
        3.2.2 批量归一化第28-29页
    3.3 多层全局特征拼接的网络结构第29-31页
    3.4 联合损失函数第31-32页
    3.5 实验结果及分析第32-37页
        3.5.1 参数设置第32-33页
        3.5.2多层全局特征拼接网络分析实验第33-34页
        3.5.3 相关方法比较第34-37页
    3.6 本章小结第37-38页
第4章 基于多粒度局部特征拼接的行人重识别方法第38-50页
    4.1 引言第38页
    4.2 RESNET50-IBN-A网络第38-40页
    4.3 基于多粒度局部特征拼接的网络结构第40-42页
    4.4 损失函数设计第42-44页
        4.4.1 排序表损失函数第42-43页
        4.4.2 多损失函数策略第43-44页
    4.5 实验结果及分析第44-49页
        4.5.1 参数设置第44页
        4.5.2多粒度局部特征拼接网络分析实验第44-46页
        4.5.3 相关方法比较第46-49页
    4.6 本章小结第49-50页
第5章 总结与展望第50-52页
    5.1 本文总结第50-51页
    5.2 研究展望第51-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-57页
附录 攻读硕士学位期间研究成果第57页

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