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基于YOLO的遥感图像目标检测算法研究

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基于YOLO的遥感图像目标检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第一章 引言第9-19页
    1.1 选题背景及意义第9-11页
    1.2 研究现状第11-15页
        1.2.1 传统目标检测算法第11-12页
        1.2.2 基于深度学习的目标检测算法第12-15页
    1.3 遥感图像目标检测的难点分析第15-16页
    1.4 研究内容第16-18页
    1.5 章节安排第18-19页
第二章 目标检测相关理论第19-36页
    2.1 传统的目标检测理论第19-21页
    2.2 基于深度学习的目标检测理论第21-33页
        2.2.1 神经元第22-23页
        2.2.2 卷积神经网络第23-30页
        2.2.3 前向传播第30-31页
        2.2.4 反向传播第31-33页
    2.3 深度学习常用框架介绍第33-34页
    2.4 本章小结第34-36页
第三章 基于YOLO的遥感图像目标检测模型构建第36-56页
    3.1 YOLO算法理论第36-41页
    3.2 Dilated-YOLO模型构建第41-55页
        3.2.1 Dilated-Darknet网络设计第42-44页
        3.2.2 空洞卷积的优势分析第44-48页
        3.2.3 增加多尺度预测第48-49页
        3.2.4 维度聚类选取锚点框第49-52页
        3.2.5 激活函数的选择第52-55页
    3.3 本章小结第55-56页
第四章 Dliated-YOLO模型的应用分析第56-74页
    4.1 环境搭建第56页
    4.2 训练过程与结果分析第56-72页
        4.2.1 数据制备第56-63页
        4.2.2 评价指标第63-64页
        4.2.3 实验结果与分析第64-72页
    4.3 本章小结第72-74页
结论第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-82页
攻读学位期间取得学术成果第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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