基于Faster-RCNN的行人再识别研究

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基于Faster-RCNN的行人再识别研究

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基于Faster-RCNN的行人再识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-6页
1 绪论	第9-17页
1.1 课题背景与意义	第9-10页
1.2 行人再识别国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 行人再识别技术发展	第10-11页
1.2.2 行人再识别国内外研究现状	第11-14页
1.3 论文的主要内容与结构安排	第14-17页
1.3.1 主要研究内容	第14页
1.3.2 论文结构安排	第14-17页
2 深度学习相关算法	第17-33页
2.1 神经网络概述	第17-23页
2.1.1 神经元	第17页
2.1.2 神经网络	第17-20页
2.1.3 正向传播算法	第20-21页
2.1.4 梯度下降法	第21-22页
2.1.5 反向传播算法	第22-23页
2.2 卷积神经网络	第23-27页
2.2.1 卷积层	第24-25页
2.2.2 池化层	第25页
2.2.3 全连接层	第25-26页
2.2.4 损失函数	第26-27页
2.2.5 欠拟合与过拟合	第27页
2.3 基于候选区域的目标检测与识别算法	第27-32页
2.3.1 RCNN	第28-29页
2.3.2 Fast-RCNN	第29-30页
2.3.3 Faster-RCNN	第30-32页
2.4 本章小结	第32-33页
3 行人再识别相关技术	第33-43页
3.1 基于区分性特征的行人再识别方法	第33-35页
3.1.1 经典特征提取算法	第33页
3.1.2 深度特征提取算法	第33-35页
3.2 基于度量学习的行人再识别方法	第35-36页
3.3 基于视频序列的行人再识别方法	第36-37页
3.4 基于生成对抗网络的行人再识别方法	第37-38页
3.5 基于端对端行人再识别方法	第38-39页
3.6 数据集与评价标准	第39-41页
3.7 本章小结	第41-43页
4 基于渐进无监督学习的行人再识别	第43-49页
4.1 渐进无监督学习模型介绍	第43-44页
4.2 中心化聚类损失函数	第44-45页
4.3 实验结果与分析	第45-47页
4.3.1 特征聚类可视化	第45-46页
4.3.2 再识别结果分析	第46-47页
4.4 本章小结	第47-49页
5 基于Faster-RCNN的行人再识别	第49-57页
5.1 基础模型结构	第49-50页
5.2 残差神经网络	第50-51页
5.3 训练阶段	第51-53页
5.3.1 区域提议网络的训练	第51-52页
5.3.2 均匀采样损失函数	第52-53页
5.4 实验结果与分析	第53-55页
5.4.1 行人检测结果分析	第53-54页
5.4.2 组合对比实验分析	第54页
5.4.3 再识别结果分析	第51-55页
5.4.4 结果展示	第55页
5.5 本章小结	第55-57页
6 总结与展望	第57-59页
6.1 本文总结	第57页
6.2 研究展望	第57-59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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