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基于行人重识别的行人路径生成系统的研究和实现
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基于行人重识别的行人路径生成系统的研究和实现
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-19页
　1.1 研究背景和意义第11页
　1.2 研究现状第11-15页
　　1.2.1 细粒度特征提取第12-13页
　　1.2.2 度量学习第13-14页
　　1.2.3 数据增强第14-15页
　　1.2.4 人体3D重建第15页
　1.3 研究内容与目标第15-16页
　1.4 论文组织与结构第16-17页
　1.5 总结第17-19页
第二章 相关理论与技术第19-31页
　2.1 深度卷积神经网络第19-24页
　　2.1.1 基础介绍第19-20页
　　2.1.2 Yolo-v3介绍第20-22页
　　2.1.3 ShuffleNet介绍第22-24页
　　2.1.4 U-Net介绍第24页
　2.2 行人重识别相关知识第24-27页
　　2.2.1 行人重识别任务介绍第24-25页
　　2.2.2 行人重识别数据集第25-26页
　　2.2.3 行人重识别评价指标第26-27页
　2.3 人体3D重建第27-29页
　　2.3.1 人体3D模型表示方法第27-28页
　　2.3.2 基于深度学习的人体3D重建第28-29页
　2.4 总结第29-31页
第三章 基于特征抑制的细粒度特征提取第31-43页
　3.1 引言第31-33页
　3.2 基于空间的特征抑制机制第33-34页
　3.3 基于通道的特征抑制机制第34-35页
　3.4 实验结果对比第35-40页
　　3.4.1 实验条件设置和数据集介绍第36页
　　3.4.2 消融测试第36-37页
　　3.4.3 分类结果对比第37-38页
　　3.4.4 其他任务结果对比第38-39页
　　3.4.5 与Dropout效果对比第39-40页
　3.5 总结第40-43页
第四章 基于人体3D重建约束的行人重识别算法第43-55页
　4.1 引言第43页
　4.2 基于人体3D重建的多任务学习第43-44页
　　4.2.1 多任务学习模型第43-44页
　　4.2.2 人体3D重建分支第44页
　4.3 多任务学习的损失函数第44-47页
　　4.3.1 交叉熵分类损失函数第45页
　　4.3.2 对比损失函数第45页
　　4.3.3 回归损失函数第45-46页
　　4.3.4 生成损失函数第46-47页
　4.4 实验结果对比第47-52页
　　4.4.1 实验条件设置第47-49页
　　4.4.2 训练策略第49页
　　4.4.3 消融实验第49-51页
　　4.4.4 行人重识别实验对比第51页
　　4.4.5 可视化结果第51-52页
　4.5 总结第52-55页
第五章 行人路径生成系统概述与实现第55-69页
　5.1 需求分析第55-56页
　5.2 系统整体设计方案第56-59页
　　5.2.1 系统业务流程设计第56-58页
　　5.2.2 系统结构设计第58页
　　5.2.3 系统模块设计第58-59页
　5.3 系统详细设计与实现第59-64页
　　5.3.1 开发环境介绍第59-60页
　　5.3.2 数据库的设计与实现第60-61页
　　5.3.3 行人图像质量评估流程第61-62页
　　5.3.4 视频流处理与分析的设计与实现第62-63页
　　5.3.5 Web服务设计与实现第63-64页
　5.4 系统测试第64-67页
　　5.4.1 功能测试第64-67页
　　5.4.2 时间性能测试第67页
　5.5 总结第67-69页
第六章 总结与展望第69-73页
　6.1 工作总结第69-70页
　6.2 未来展望第70-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
攻读学位期间取得的研究成果第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。
 
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