深度加权多示例学习在不良图像识别中的研究与应用

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深度加权多示例学习在不良图像识别中的研究与应用

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深度加权多示例学习在不良图像识别中的研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
缩略词	第9-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景与意义	第10-12页
1.2 国内外研究状况	第12-13页
1.3 本文主要研究工作	第13-14页
1.4 本文内容安排	第14-16页
第二章基于浅层特征的方法	第16-28页
2.1 基于兴趣区域的不良图像识别	第16-22页
2.1.1 皮肤区域的检测	第17-20页
2.1.2 皮肤区域的特征抽取	第20-21页
2.1.3 基于皮肤区域特征的不良图像识别	第21-22页
2.2 基于特征袋模型的不良图像识别	第22-27页
2.2.1 特征袋模型	第22-23页
2.2.2 局部特征抽取	第23-24页
2.2.3 特征编码	第24-25页
2.2.4 基于特征编码的不良图像识别	第25-27页
2.3 本章小结	第27-28页
第三章基于深度卷积神经网络的方法	第28-41页
3.1 神经网络基本理论	第28-32页
3.1.1 全连接神经网络	第28-30页
3.1.2 卷积神经网络	第30-32页
3.2 基于图像分类的不良图像识别	第32-37页
3.2.1 多项逻辑斯特回归	第32-33页
3.2.2 激活函数的选择	第33-36页
3.2.3 神经网络结构	第36-37页
3.3 基于区域的不良图像识别	第37-40页
3.3.1 数据集的正则化	第38-39页
3.3.2 模型的正则化	第39-40页
3.4 本章小结	第40-41页
第四章基于深度加权多示例学习的方法	第41-49页
4.1 深度多示例学习方法	第41-44页
4.1.1 多示例学习概述	第41-42页
4.1.2 深度多示例学习	第42-44页
4.2 深度加权多示例学习方法	第44-47页
4.2.1 包的生成方法	第44-46页
4.2.2 深度加权多示例学习算法	第46页
4.2.3 多尺度的测试	第46-47页
4.3 本章小结	第47-49页
第五章实验与分析	第49-58页
5.1 数据集	第49-50页
5.2 算法实现	第50-51页
5.3 实验对比	第51-55页
5.3.1 与浅层特征方法的对比	第53-54页
5.3.2 与商业系统对比	第54页
5.3.3 与深度卷积神经网络基准算法的对比	第54-55页
5.4 深度加权多示例学习方法要素	第55-56页
5.5 实验样例展示	第56-58页
第六章总结与展望	第58-60页
6.1 工作总结	第58页
6.2 未来展望	第58-60页
参考文献	第60-66页
致谢	第66-67页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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