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基于卷积特征与时间信息融合的目标跟踪算法研究

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基于卷积特征与时间信息融合的目标跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-16页
变量注释表第16-17页
1 绪论第17-26页
 1.1 研究背景与意义第17-18页
 1.2 面临的挑战第18-19页
 1.3 国内外研究现状第19-24页
 1.4 研究内容第24-25页
 1.5 论文结构第25-26页
2 相关理论第26-37页
 2.1 卷积神经网络第26-32页
 2.2 循环神经网络第32-35页
 2.3 强化学习第35-36页
 2.4 本章小结第36-37页
3 融合卷积特征与时间信息的跟踪模型第37-47页
 3.1 ADNet模型回顾第37-39页
 3.2 融合卷积特征的改进方法第39-42页
 3.3 融合时空信息的改进方法第42-44页
 3.4 FCFTI模型第44-46页
 3.5 本章小结第46-47页
4 实验及结果分析第47-57页
 4.1 数据集第47页
 4.2 评价指标第47-48页
 4.3 实验设置第48-49页
 4.4 实验结果分析第49-56页
 4.5 本章小结第56-57页
5 总结与展望第57-59页
 5.1 总结第57页
 5.2 展望第57-59页
参考文献第59-63页
作者简历第63-64页
致谢第64-65页
学位论文数据集第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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