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改进Darknet框架的多目标检测与识别方法研究

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改进Darknet框架的多目标检测与识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究目的及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 传统车辆目标检测方法第11-12页
        1.2.2 基于深度学习的检测技术第12-13页
        1.2.3 国内外车型识别的研究现状第13-14页
    1.3 本文主要内容第14-15页
2 基于Darknet深度学习框架的算法原理第15-23页
    2.1 深度学习介绍第15-20页
        2.1.1 神经元基本结构第16-17页
        2.1.2 神经网络及反向传播算法第17-19页
        2.1.3 非极大值抑制第19-20页
    2.2 卷积神经网络的训练第20-22页
        2.2.1 卷积神经网络介绍第20页
        2.2.2 卷积层输出结果第20-22页
        2.2.3 池化层输出结果第22页
    2.3 本章小结第22-23页
3 Darknet框架下YOLO9000 改进模型的车辆多目标检测第23-33页
    3.1 改进YOLO9000 模型的目标检测算法第23-25页
        3.1.1 基于卷积神经网络的特征提取第23页
        3.1.2 模型训练第23-24页
        3.1.3 YOLO9000 模型的改进第24-25页
    3.2 实验准备第25-27页
        3.2.1 数据集的制作第25-26页
        3.2.2 实验平台搭建第26-27页
    3.3 车辆多目标检测结果分析第27-29页
        3.3.1 Loss曲线分析第27-28页
        3.3.2 准确性分析第28-29页
        3.3.3 检测结果分析第29页
    3.4 视频下多目标实时检测结果分析第29-30页
    3.5 本章小结第30-33页
4 Darknet框架YOLO v2 改进模型的车辆多目标检测第33-49页
    4.1 车辆多目标检测的YOLO v2 算法第33-36页
        4.1.1 基于YOLO v2 的车辆多目标检测算法第33-34页
        4.1.2 anchor boxes的选取第34-35页
        4.1.3 损失函数的选取第35-36页
    4.2 车辆多目标检测的模型改进第36-41页
        4.2.1 实验数据准备第36-37页
        4.2.2 基于YOLO v2 的多目标检测改进模型第37-39页
        4.2.3 改进模型有效性分析第39-41页
    4.3 改进模型交叉检测实验结果分析第41-46页
        4.3.1 自由流训练样本条件下的测试分析第41-43页
        4.3.2 同步流训练样本条件下的测试分析第43-44页
        4.3.3 阻塞流训练样本条件下的测试分析第44-46页
    4.4 改进模型检测结果准确性分析第46-48页
    4.5 本章小结第48-49页
5 改进模型YOLO-vocRV的车型识别检测第49-57页
    5.1 车型分类检测第49-52页
        5.1.1 车型识别检测系统设计第49-50页
        5.1.2 Softmax的多分类第50-51页
        5.1.3 用于图像分类的卷积神经网络第51-52页
    5.2 改进模型的车型识别检测第52-56页
        5.2.1 数据样本第52-53页
        5.2.2 改进模型验证结果及分析第53-54页
        5.2.3 实验对比结果及分析第51-55页
        5.2.4 多目标识别检测结果及分析第55-56页
    5.3 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
    6.1 总结第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-65页
作者攻读学位期间发表学术论文清单第65-67页
致谢第67页

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