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面向三维重建的单目深度估计研究与实现
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面向三维重建的单目深度估计研究与实现
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 研究背景与研究现状第10-11页
　1.2 国内外研究现状第11-14页
　　1.2.1 卷积神经网络研究现状第11-12页
　　1.2.2 单目深度估计研究现状第12-14页
　1.3 研究内容及贡献第14-15页
　1.4 论文结构框架第15-18页
第二章 深度学习框架及基础理论第18-28页
　2.1 卷积神经网络理论第18-22页
　　2.1.1 卷积层第18-19页
　　2.1.2 池化层第19-20页
　　2.1.3 激活函数第20-21页
　　2.1.4 反卷积层第21-22页
　　2.1.5 批归一化层第22页
　　2.1.6 空洞卷积第22页
　2.2 深度学习的优化方式第22-24页
　　2.2.1 基础优化算法第23页
　　2.2.2 自适应参数优化算法第23-24页
　2.3 深度数据集第24-25页
　2.4 深度图可视化方式第25-26页
　2.5 本章小结第26-28页
第三章 遮挡引导与场景聚合单目深度网络模型第28-38页
　3.1 遮挡引导与场景聚合网络结构第28-34页
　　3.1.1 编码器第29-30页
　　3.1.2 全局信息提取模块第30-31页
　　3.1.3 解码器第31页
　　3.1.4 遮挡线索学习器第31-33页
　　3.1.5 条形精修模块第33-34页
　3.2 多约束损失函数第34-36页
　　3.2.1 像素点深度误差损失函数第34-35页
　　3.2.2 梯度误差损失函数第35页
　　3.2.3 曲面法向量误差损失函数第35-36页
　3.3 本章小结第36-38页
第四章 实验验证及结果分析第38-56页
　4.1 算法的实验验证与分析第38-46页
　　4.1.1 实验环境配置第38页
　　4.1.2 评价指标第38-40页
　　4.1.3 数据预处理第40页
　　4.1.4 实验设置第40页
　　4.1.5 实验结果及分析第40-46页
　4.2 三维重建系统原理及实验分析第46-54页
　　4.2.1 针孔相机模型第46-47页
　　4.2.2 单张图像三维场景重建第47-48页
　　4.2.3 多张图像场景重建系统第48-50页
　　4.2.4 实验结果及对比第50-54页
　4.3 本章小结第54-56页
第五章 总结与展望第56-60页
　5.1 论文总结第56-57页
　5.2 未来展望第57-60页
参考文献第60-66页
致谢第66-68页
攻读学位期间取得的研究成果第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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