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示例图像的特征表示和检索

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示例图像的特征表示和检索
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 课题研究背景和意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.2.1 图像特征表示第12-13页
  1.2.2 网络的泛化能力第13页
  1.2.3 查询扩展第13-14页
 1.3 本文的工作和安排第14-16页
  1.3.1 主要研究内容和创新点第14页
  1.3.2 论文结构安排第14-16页
第二章 基于无监督聚类的图像特征表示第16-28页
 2.1 引言第16-17页
 2.2 相关工作第17-19页
  2.2.1 常用的卷积神经网络结构第17页
  2.2.2 常用的无监督图像聚合方法第17-18页
  2.2.3 常用的无监督聚类方法第18-19页
 2.3 基于聚类的图像特征空间加权方法第19-21页
  2.3.1 基于预训练卷积神经网络的密集特征提取第19-20页
  2.3.2 基于聚类方式的局部滤波器提取第20页
  2.3.3 基于空间加权的特征聚合方法第20-21页
  2.3.4 在线检索第21页
 2.4 实验第21-27页
  2.4.1 数据集第21-22页
  2.4.2 性能评价指标第22页
  2.4.3 实验细节第22页
  2.4.4 实验结果与分析第22-27页
 2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于LSTM的图像检索第28-38页
 3.1 引言第28-29页
 3.2 基于预训练深度网络的图像检索第29-31页
  3.2.1 有监督图像检索的相关工作第29页
  3.2.2 RNN在视觉方面的应用第29-31页
 3.3 基于LSTM的上下文感知特征聚合网络第31-33页
  3.3.1 密集局部特征提取第31页
  3.3.2 基于LSTM的上下文感知模块设计第31-32页
  3.3.3 通道敏感性加权第32-33页
  3.3.4 特征聚合及后处理第33页
  3.3.5 训练方法第33页
 3.4 实验第33-36页
  3.4.1 数据集第33-34页
  3.4.2 实验细节第34页
  3.4.3 实验结果与分析第34-36页
 3.5 本章小结第36-38页
第四章 基于相似度优化的查询扩展第38-46页
 4.1 引言第38-39页
 4.2 相关工作第39-40页
  4.2.1 相似度度量第39页
  4.2.2 基于度量学习的查询扩展第39页
  4.2.3 基于低维流形的数据扩散第39-40页
 4.3 融合查询扩展与数据扩散的重排算法第40-42页
  4.3.1 基于阈值过滤的融合特征第40-41页
  4.3.2 重排搜索第41-42页
 4.4 实验第42-45页
  4.4.1 数据集第42页
  4.4.2 实验细节第42页
  4.4.3 实验结果与分析第42-45页
 4.5 本章小结第45-46页
第五章 总结和展望第46-48页
 5.1 总结第46-47页
 5.2 展望第47-48页
参考文献第48-56页
致谢第56-58页
攻读学位期间发表的学术论文目录第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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