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道路场景理解算法研究

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道路场景理解算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
符号说明	第11-12页
第一章绪论	第12-18页
1.1 课题研究背景及意义	第12-13页
1.2 课题研究动机	第13-15页
1.2.1 跨域道路图像检索	第13-14页
1.2.2 跨域道路图像稠密匹配	第14-15页
1.3 论文主要工作和研究成果	第15-16页
1.4 论文结构安排	第16-18页
第二章道路场景理解相关工作	第18-27页
2.1 基于卷积神经网络图像识别	第18-21页
2.2 基于参数学习场景分析综述	第21-22页
2.3 非参数场景分析综述	第22页
2.4 地点识别和基于子空间域适应	第22-24页
2.5 道路场景理解存在问题	第24-26页
2.5.1 剧烈光照变化	第24-25页
2.5.2 恶劣天气变化	第25页
2.5.3 相关数据集较少	第25-26页
2.6 本章小结	第26-27页
第三章跨域道路图像检索	第27-53页
3.1 基于CNN道路图像深度特征表示	第28-29页
3.1.1 经典CNN	第28页
3.1.2 CNN参数微调	第28-29页
3.2 基于SCNN道路图像深度特征表示	第29页
3.3 跨域特征变换学习	第29-41页
3.3.1 跨域测度学习	第29-38页
3.3.2 跨域子空间配准	第38-41页
3.4 实验	第41-51页
3.4.1 实验数据集	第41-45页
3.4.2 度量标准	第45-46页
3.4.3 不同CNN性能比较	第46-48页
3.4.4 CNN参数微调前后性能比较	第48-49页
3.4.5 跨域特征变换前后深度特征性能比较	第49页
3.4.6 深度特征与经典特征性能比较	第49-50页
3.4.7 不同跨域特征变换性能比较	第50-51页
3.4.8 微调CNN和SCNN性能比较	第51页
3.5 本章小结	第51-53页
第四章像素级跨域道路图像稠密匹配	第53-61页
4.1 基于像素稠密匹配	第53-55页
4.1.1 基于SIFT Flow稠密匹配	第53-54页
4.1.2 标签转移	第54-55页
4.2 实验	第55-60页
4.2.1 度量标准	第55-57页
4.2.2 道路场景理解结果	第57-60页
4.3 本章小结	第60-61页
第五章像素区域级跨域道路图像稠密匹配	第61-81页
5.1 基于Superpixel稠密匹配	第61-63页
5.1.1 Superpixel特征表示	第61页
5.1.2 标签转移	第61-63页
5.2 基于全卷积神经网络稠密匹配	第63-68页
5.2.1 全卷积匹配网络特征学习	第63-64页
5.2.2 卷积空间变换	第64-67页
5.2.3 标签转移	第67-68页
5.3 实验	第68-76页
5.3.1 实验数据集	第68-69页
5.3.2 跨域道路场景数据集理解结果	第69-71页
5.3.3 ROAD-ALL道路场景数据集理解结果	第71-76页
5.4 本章小结	第76-81页
第六章总结与展望	第81-83页
6.1 工作总结	第81-82页
6.2 研究展望	第82-83页
参考文献	第83-99页
致谢	第99-101页
攻读期间发表的学术论文	第101页

本篇论文共101页，点击这进入下载页面。

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