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深度神经网络在色织衬衫裁片缺陷检测中的研究与应用

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深度神经网络在色织衬衫裁片缺陷检测中的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
1 绪论第10-16页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 研究背景及意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-13页
    1.4 本论文主要研究内容第13-16页
2 基于卷积神经网络的色织衬衫裁片花型分类第16-24页
    2.1 卷积神经网络介绍第16-18页
        2.1.1 卷积层第16-17页
        2.1.2 激活层第17-18页
        2.1.3 下采样第18页
    2.2 经典卷积神经网络模型第18-21页
    2.3 基于卷积神经网络的色织衬衫裁片花型分类第21-22页
    2.4 本章小结第22-24页
3 基于RetinaNet的色织衬衫裁片缺陷检测第24-32页
    3.1 基于RetinaNet的色织衬衫裁片缺陷检测设计第24-26页
        3.1.1 损失函数Focal loss第25-26页
        3.1.2 FPN和 FCN第26页
    3.2 实验结果及分析第26-30页
        3.2.1 数据准备与预处理第26-27页
        3.2.2 实验评价标准第27-28页
        3.2.3 基于RetinaNet的色织衬衫裁片检测模型深度残差网络第28-29页
        3.2.4 实验结果及分析第29-30页
    3.3 本章小结第30-32页
4 基于Faster RCNN的色衬衫裁片缺陷检测第32-38页
    4.1 基于Faster RCNN的色织衬衫裁片缺陷检测设计第32-34页
        4.1.1 基于Faster RCNN色织衬衫裁片缺陷检测的VGG16 模型第33页
        4.1.2 区域建议网络RPN第33-34页
    4.2 实验结果及分析第34-36页
        4.2.1 数据集制作与实验平台第34-35页
        4.2.2 检测结果分析第35-36页
    4.3 本章小结第36-38页
5 基于YOLOv2 的色织衬衫裁片缺陷检测第38-54页
    5.1 基于YOLOv2 的色织物缺陷检测设计第38-41页
        5.1.1 非极大值抑制第38-39页
        5.1.2 归一化第39页
        5.1.3 anchor第39-40页
        5.1.4 逻辑回归第40-41页
    5.2 检测系统设计及结果分析第41-51页
        5.2.1 实验平台介绍及评价标准第41页
        5.2.2 实验过程及结果分析第41-51页
    5.3 JetsonTX2 硬件平台搭建第51-52页
        5.3.1 JetsonTX2 硬件平台介绍第51页
        5.3.2 实验过程及结果第51-52页
    5.4 本章小结第52-54页
6 总结与展望第54-56页
    6.1 总结第54-55页
    6.2 展望第55-56页
参考文献第56-62页
作者攻读学位期间发表学术论文清单第62-64页
致谢第64页

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