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图像物体的精细化分类方法研究

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图像物体的精细化分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-17页
第一章 绪论第17-23页
  1.1 研究背景及意义第17-19页
  1.2 本文研究工作第19-21页
  1.3 论文组织结构第21-23页
第二章 相关研究综述第23-43页
  2.1 深度卷积神经网络第23-27页
    2.1.1 DCNN概述第23-24页
    2.1.2 DCNN拓扑结构第24-26页
    2.1.3 DCNN优化算法第26-27页
  2.2 相关研究工作第27-35页
    2.2.1 通用图像分类第27-32页
    2.2.2 细粒度图像分类第32-34页
    2.2.3 增量学习第34-35页
  2.3 常用数据集及评价标准第35-42页
    2.3.1 常用数据集第35-41页
    2.3.2 评价标准第41-42页
  2.4 本章小结第42-43页
第三章 基于互补特征学习的通用图像分类第43-55页
  3.1 引言第43-45页
  3.2 DualNet模型第45-48页
    3.2.1 DualNet网络结构第45-46页
    3.2.2 DualNet训练策略第46-48页
  3.3 实验结果与分析第48-54页
    3.3.1 实验设置第48页
    3.3.2 实验结果对比第48-51页
    3.3.3 实验结果分析第51-54页
  3.4 本章小结第54-55页
第四章 基于多粒度特征学习的细粒度图像分类第55-67页
  4.1 引言第55-57页
  4.2 HybridNet模型第57-62页
    4.2.1 Compact Bilinear Pooling方法第57-59页
    4.2.2 HybridNet网络结构第59-61页
    4.2.3 HybridNet训练策略第61-62页
  4.3 实验结果与分析第62-65页
    4.3.1 实验设置第63-64页
    4.3.2 实验结果对比第64页
    4.3.3 实验结果讨论第64-65页
  4.4 本章小结第65-67页
第五章 图像分类中的多任务增量学习第67-83页
  5.1 引言第67-69页
  5.2 Distillation&Retrospection方法第69-74页
    5.2.1 Lean without Forgetting方法第69-70页
    5.2.2 Distillation模块第70-72页
    5.2.3 Retrospection模块第72-73页
    5.2.4 Distillation&Retrospection方法小结第73-74页
  5.3 实验结果与分析第74-81页
    5.3.1 实验设置第74-75页
    5.3.2 实验结果对比第75-80页
    5.3.3 实验结果讨论第80-81页
  5.4 本章小结第81-83页
第六章 图像分类中的多类别增量学习第83-101页
  6.1 引言第83-85页
  6.2 Rebalancing方法第85-90页
    6.2.1 iCaRL方法第85-86页
    6.2.2 Cosine Normalization模块第86-88页
    6.2.3 Less-Forget Constraint模块第88-89页
    6.2.4 Inter-class Separation模块第89-90页
    6.2.5 Rebalancing方法小结第90页
  6.3 实验结果与分析第90-98页
    6.3.1 实验设置第90-92页
    6.3.2 实验结果对比第92-94页
    6.3.3 实验结果分析第94-98页
  6.4 本章小结第98-101页
第七章 总结与展望第101-105页
  7.1 本文总结第101-102页
  7.2 研究展望第102-105页
参考文献第105-111页
致谢第111-113页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第113-114页

本篇论文共114页,点击这进入下载页面
 
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