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视频智能填充的研究与实现
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视频智能填充的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
　1.1 研究背景与意义第10-11页
　1.2 研究现状第11-12页
　　1.2.1 基于补丁的传统方法第11页
　　1.2.2 基于卷积神经网络的深度学习方法第11-12页
　1.3 面临的问题与挑战第12-13页
　1.4 研究内容与主要工作第13-14页
　1.5 论文组织结构第14-16页
第二章 视频填充相关技术与评价指标第16-24页
　2.1 生成模型第16-17页
　2.2 视频合成第17-18页
　2.3 图像填充第18-20页
　　2.3.1 传统方法第18页
　　2.3.2 矩形掩码图像填充第18-19页
　　2.3.3 任意形状掩码图像填充第19-20页
　2.4 视频填充第20-21页
　2.5 评价指标第21-23页
　2.6 本章小结第23-24页
第三章 图像填充网络第24-48页
　3.1 网络结构第24-33页
　　3.1.1 门控卷积网络第24-27页
　　3.1.2 U型自注意力网络UANet第27-29页
　　3.1.3 U型金字塔注意力网络UPANet第29-30页
　　3.1.4 由粗到细的金字塔上采样网络PUNet第30-33页
　3.2 损失函数第33-34页
　3.3 知识蒸馏第34-36页
　3.4 实验与结果分析第36-46页
　　3.4.1 实验细节第37-39页
　　3.4.2 实验结果与分析第39-46页
　3.5 本章小结第46-48页
第四章 视频填充网络第48-62页
　4.1 多帧融合金字塔上采样网络FF-PUNet第48-53页
　4.2 时序位移金字塔上采样网络TS-PUNet第53-55页
　4.3 实验与结果分析第55-61页
　　4.3.1 实验细节第55-56页
　　4.3.2 实验结果与分析第56-61页
　4.4 本章小结第61-62页
第五章 基于实例分割的短视频智能填充系统第62-70页
　5.1 需求分析第62-63页
　　5.1.1 功能需求第62-63页
　　5.1.2 性能需求第63页
　5.2 总体设计第63-64页
　5.3 详细设计与功能实现第64-65页
　　5.3.1 开发环境第64页
　　5.3.2 输入模块与输出模块第64-65页
　　5.3.3 实例分割模块第65页
　　5.3.4 视频填充模块第65页
　5.4 系统测试第65-68页
　　5.4.1 功能测试第65-68页
　　5.4.2 性能测试第68页
　5.5 本章小结第68-70页
第六章 总结与展望第70-72页
　6.1 工作总结第70-71页
　6.2 未来展望第71-72页
参考文献第72-78页
致谢第78-80页
攻读学位期间发表的学术论文目录第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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