基于深度学习的显著目标检测算法研究

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基于深度学习的显著目标检测算法研究

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基于深度学习的显著目标检测算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-15页
· 研究背景及意义	第8-10页
· 研究现状	第10-12页
· 本文的研究工作	第12-13页
· 论文的内容安排	第13-15页
第2章显著性检测的理论基础	第15-22页
· 图像的常用特征	第15-17页
· 图像的底层特征	第15-16页
· SIFT特征	第16-17页
· 深度学习特征	第17页
· 图像的常用分割方法	第17-19页
· 基于图论的分割方法	第17-18页
· SLIC	第18页
· Mean Shift	第18页
· 边缘分割方法	第18-19页
· 元胞自动机	第19-22页
· 影响因子矩阵	第20页
· 置信度矩阵	第20-21页
· 元胞的同步更新原则	第21-22页
第3章深度学习的理论基础	第22-28页
· 深度学习的基本思想	第22页
· 卷积神经网络	第22-24页
· 深度学习的训练过程	第24-25页
· 深度学习的典型框架及算法	第25-28页
· 深度学习框架Caffe	第25-26页
· SPP深度学习神经网络	第26-28页
第4章基于深度学习的显著性检测	第28-40页
· 主要框架	第28-29页
· 图像的分割	第29-30页
· SPP网络的配置使用	第30-34页
· 深度学习环境的搭建	第30-32页
· SPP深度学习网络的使用	第32-34页
· 基于不同策略的两张初步显著图的生成	第34-36页
· 利用区域深度学习特征差异获得显著图	第36-37页
· 利用元胞自动机优化三张初始显著图	第37-38页
· 显著图像的融合	第38-40页
第5章实验	第40-51页
· 实验数据集	第40-42页
· 评价标准	第42-43页
· 实验结果的分析	第43-51页
· 客观分析	第44-48页
· 主观分析	第48-49页
· 算法验证	第49-51页
第6章总结与展望	第51-55页
· 总结	第51-52页
· 展望	第52-55页
参考文献	第55-59页
致谢	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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