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基于图像边缘信息的轻量化语义分割方法

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基于图像边缘信息的轻量化语义分割方法
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
 1.1 研究背景与意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-12页
 1.3 主要研究内容第12-13页
 1.4 论文结构第13-14页
第二章 相关技术第14-24页
 2.1 边缘检测算法第14-18页
  2.1.1 边缘检测算法简介第14页
  2.1.2 基于像素的方法第14-16页
  2.1.3 基于深度学习的方法第16-18页
 2.2 卷积神经网络第18-21页
  2.2.1 卷积神经网络简介第18页
  2.2.2 残差神经网络第18-19页
  2.2.3 MobileNet第19-21页
 2.3 语义分割第21-23页
  2.3.1 FCN第21-22页
  2.3.2 DeepLab第22页
  2.3.3 ESPNet第22-23页
 2.4 本章小结第23-24页
第三章 基于图像边缘信息的轻量化语义分割方法第24-32页
 3.1 基于图像边缘信息的轻量化语义分割方法第24-30页
  3.1.1 高效语义分割网络框架第25-26页
  3.1.2 高效边缘检测分支第26-28页
  3.1.3 高效语义分割分支第28-29页
  3.1.4 多层边缘语义信息融合第29-30页
 3.2 基于图像边缘信息的语义分割任务损失函数第30-31页
  3.2.1 边缘检测任务损失函数第30-31页
  3.2.2 语义分割任务损失函数第31页
 3.3 本章小结第31-32页
第四章 基于语义分割的图像风格化系统设计与实现第32-43页
 4.1 整体结构第32-33页
 4.2 预训练模块第33-38页
  4.2.1 边缘分支的预训练第33-35页
  4.2.2 语义分支的预训练第35-38页
 4.3 联合训练模块第38-39页
 4.4 移动端推理模块第39-42页
  4.4.1 摄像头采集模块第40-41页
  4.4.2 语义分割算法模块第41-42页
  4.4.3 图像渲染模块第42页
 4.5 本章小结第42-43页
第五章 算法和系统的测试与性能分析第43-52页
 5.1 实验数据集第43-46页
  5.1.1 边缘检测数据集第43-44页
  5.1.2 语义分割数据集第44-45页
  5.1.3 数据增强第45-46页
 5.2 基于边缘检测的语义分割网络模型的训练第46-47页
 5.3 算法速度分析第47-48页
 5.4 实验结果第48-50页
  5.4.1 与主流模型实验效果对比第48-49页
  5.4.2 消融实验第49-50页
 5.5 系统的性能分析第50-51页
 5.6 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-54页
 6.1 总结第52-53页
 6.2 展望第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
攻读学位期间取得的研究成果第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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