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单阶段目标检测与跨数据集训练技术研究

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单阶段目标检测与跨数据集训练技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
 1.1 研究背景和意义第10-12页
  1.1.1 研究背景第10-11页
  1.1.2 研究意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-14页
  1.2.1 总体情况第12页
  1.2.2 传统的目标检测方法第12-13页
  1.2.3 基于深度学习的目标检测方法第13-14页
 1.3 本文的工作内容与贡献第14-18页
  1.3.1 工作内容第14-15页
  1.3.2 主要贡献第15-16页
  1.3.3 论文组织结构第16-18页
第二章 目标检测算法的发展与技术概述第18-24页
 2.1 传统的目标检测器第18-19页
 2.2 深度学习时代的目标检测器第19-23页
  2.2.1 多阶段目标检测器第19-21页
  2.2.2 单阶段目标检测器第21-23页
 2.3 本章小结第23-24页
第三章 单阶段目标检测改进和跨数据集训练技术第24-42页
 3.1 相关数据集介绍第24-26页
  3.1.1 PASCAL VOC数据集第24页
  3.1.2 MS COCO数据集第24-25页
  3.1.3 WIDER FACE数据集第25页
  3.1.4 WIDER PEDESTRIAN数据集第25-26页
 3.2 单阶段目标检测算法改进第26-40页
  3.2.1 稠密感受野提高目标检测精度第26-30页
  3.2.2 训练正负样本适应性样本划分策略第30-35页
  3.2.3 跨数据集训练解决标注问题第35-40页
 3.3 本章小结第40-42页
第四章 实验设计和结果分析第42-58页
 4.1 数据集评价指标实验环境配置第42-45页
  4.1.1 评价指标第42-44页
  4.1.2 PASCAL VOC数据集第44页
  4.1.3 MS COCO和WIDER PEDESTRIAN数据集第44-45页
  4.1.4 WIDER FACE数据集第45页
  4.1.5 实验环境第45页
 4.2 实验结果分析第45-57页
  4.2.1 稠密感受野第45-47页
  4.2.2 训练正负样本适应性样本划分策略第47-50页
  4.2.3 跨数据集训练实验第50-56页
  4.2.4 跨数据集训练的应用第56-57页
 4.3 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-62页
 5.1 论文工作总结第58-60页
 5.2 未来工作展望第60-62页
参考文献第62-64页
致谢第64-66页
攻读学位期间发表的学术论文目录第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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