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基于MobileNetV2的目标检测算法研究与应用
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基于MobileNetV2的目标检测算法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第9-13页
　　　　1.1 课题研究背景意义第9-10页
　　　　1.2 国内外研究现状第10-12页
　　　　　　　　1.2.1 传统目标检测技术的发展第10页
　　　　　　　　1.2.2 基于深度学习的目标检测技术发展第10-12页
　　　　1.3 本文的主要工作第12-13页
第2章 目标检测原理及卷积神经网络理论研究第13-30页
　　　　2.1 目标检测的关键组成第13-17页
　　　　　　　　2.1.1 特征提取及分类第13-14页
　　　　　　　　2.1.2 边框位置回归第14-15页
　　　　　　　　2.1.3 非极大值抑制第15-17页
　　　　　　　　2.1.4 传统目标检测算法的不足第17页
　　　　2.2 卷积神经网络的基本结构第17-21页
　　　　　　　　2.2.1 深度学习基本原理及流程第17-18页
　　　　　　　　2.2.2 卷积层第18-19页
　　　　　　　　2.2.3 激活函数第19-21页
　　　　　　　　2.2.4 池化层第21页
　　　　2.3 基于深度学习的目标检测算法第21-29页
　　　　　　　　2.3.1 Faster R-CNN算法第22-23页
　　　　　　　　2.3.2 YOLO及SSD算法第23-27页
　　　　　　　　2.3.3 评价指标第27-29页
　　　　　　　　2.3.4 目标检测网络模型性能对比第29页
　　　　2.4 本章小结第29-30页
第3章 基于MobileNetV2的目标检测模型研究第30-48页
　　　　3.1 特征提取层的优化第30-35页
　　　　　　　　3.1.1 深度可分离卷积第30-32页
　　　　　　　　3.1.2 瓶颈结构的残差网络第32-35页
　　　　3.2 基于MOBILENETV2和改进NMS的多尺度目标检测模型构建第35-39页
　　　　　　　　3.2.1 MobileNetV2与SSD的融合第35-36页
　　　　　　　　3.2.2 基于改进NMS的检测框置信度调节第36-38页
　　　　　　　　3.2.3 MobileNetV2-SSD网络模型总体框架第38-39页
　　　　3.3 神经网络的优化策略第39-42页
　　　　　　　　3.3.1 随机失活处理第39-40页
　　　　　　　　3.3.2 批规范化处理第40-42页
　　　　3.4 实验验证及分析第42-47页
　　　　　　　　3.4.1 环境搭建与数据集的选择第42页
　　　　　　　　3.4.2 主观评价第42-45页
　　　　　　　　3.4.3 客观分析第45-47页
　　　　3.5 本章小结第47-48页
第4章 基于MobileNetV2-SSD的智能车装甲板检测第48-62页
　　　　4.1 智能车装甲板检测总流程第48-50页
　　　　4.2 装甲板检测系统环境搭建第50-51页
　　　　　　　　4.2.1 实验软硬件环境第50页
　　　　　　　　4.2.2 目标检测模型的确定第50-51页
　　　　4.3 数据集的采集与制作第51-55页
　　　　　　　　4.3.1 数据集的标注第51-53页
　　　　　　　　4.3.2 数据增强处理第53-54页
　　　　　　　　4.3.3 数据集划分第54-55页
　　　　　　　　4.3.4 数据集转化处理第55页
　　　　4.4 实验结果与对比分析第55-61页
　　　　　　　　4.4.1 参数调试实验第55-59页
　　　　　　　　4.4.2 实验结果第59-60页
　　　　　　　　4.4.3 对比分析第60-61页
　　　　4.5 本章小结第61-62页
第5章 全文总结与展望第62-64页
　　　　5.1 工作总结第62-63页
　　　　5.2 工作展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
攻读硕士期间获得的学术及竞赛成果第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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