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基于深度学习的场景识别研究
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基于深度学习的场景识别研究
论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第8-17页
　　1.1 研究背景及意义第8-9页
　　1.2 国内外研究现状第9-13页
　　　　1.2.1 深度学习研究现状第9-11页
　　　　1.2.2 场景识别的研究现状第11-13页
　　1.3 技术难点第13-15页
　　1.4 本文主要工作和章节内容第15-17页
　　　　1.4.1 本文主要工作与创新点第15-16页
　　　　1.4.2 论文章节安排第16-17页
第二章 场景识别相关算法第17-27页
　　2.1 BoF的场景识别方法第17-22页
　　2.2 深度学习的场景识别方法第22-26页
　　2.3 总结第26-27页
第三章 混合深度场景识别技术第27-45页
　　3.1 引言第27-29页
　　3.2 混合深度结构的场景识别框架第29页
　　3.3 混合深度结构的场景识别技术第29-38页
　　　　3.3.1 图像块标准化第29-30页
　　　　3.3.2 深度直连卷积自编码特征第30-34页
　　　　3.3.3 Fisher编码与深度网络混合判别第34-35页
　　　　3.3.4 数据集的扩充第35-38页
　　3.4 实验结果及分析第38-44页
　　　　3.4.1 实验参数设置第39页
　　　　3.4.2 对比实验及分析第39-44页
　　3.5 总结第44-45页
第四章 基于类别显著性的多任务场景识别技术第45-61页
　　4.1 引言第45-46页
　　4.2 基于类别显著性的多任务场景识别框架第46-47页
　　4.3 基于类别显著性的多任务场景识别技术第47-55页
　　　　4.3.1 重构场景显著图像第47-52页
　　　　4.3.2 网络结构第52-55页
　　4.4 实验结果及分析第55-60页
　　　　4.4.1 实验参数及设置第55页
　　　　4.4.2 训练结果第55-57页
　　　　4.4.3 对比实验分析第57-60页
　　4.5 本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-64页
　　5.1 总结第61-62页
　　5.2 展望第62-64页
参考文献第64-70页
攻读硕士期间发表的论文第70-71页
致谢第71页

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