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基于卷积网络的物体检测澳门美高梅真人娱乐官网研究

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基于卷积网络的物体检测澳门美高梅真人娱乐官网研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第7-15页
  1.1 研究背景及意义第7-8页
  1.2 研究目的及意义第8-11页
  1.3 研究现状第11-13页
  1.4 论文的主要内容及章节安排第13-15页
第二章 相关知识第15-22页
  2.1 深度学习概述第15-16页
  2.2 残差网络介绍第16-18页
    2.2.1 深度网络出现的问题简介第16页
    2.2.2 残差网络简介第16-18页
  2.3 全卷积网络概述第18-22页
    2.3.1 全卷积网络的提出第18-19页
    2.3.2 全卷积网络简介第19-20页
    2.3.3 全连接层到卷积层的转化第20页
    2.3.4 上采样操作第20-22页
第三章 基于R-FCN的通用物体检测模型第22-35页
  3.1 改进的R-FCN物体检测框架第22-28页
    3.1.1 候选区域提取第23-25页
    3.1.2 感兴趣区域池化层第25-26页
    3.1.3 网络损失函数第26-27页
    3.1.4 非线性重合框算法第27-28页
  3.2 实验第28-32页
    3.2.1 实验数据集及评价指标第28-29页
    3.2.2 实验设置第29-30页
    3.2.3 实验分析第30-32页
  3.3 实验结果第32-33页
  3.4 本章小结第33-35页
第四章 基于卷积神经网络的限速牌分类模型第35-47页
  4.1 限速牌检测第35-37页
  4.2 数据集制作第37-38页
  4.3 样本虚拟扩展第38-39页
    4.3.1 正例样本制作第38-39页
    4.3.2 负例样本制作第39页
  4.4 CNN限速牌分类网络结构第39-41页
  4.5 实验第41-45页
    4.5.1 公开库实验第41-42页
    4.5.2 数据集及评价标准第42-43页
    4.5.3 限速标识牌分类实验第43-44页
    4.5.4 相似标识牌对比实验第44-45页
  4.6 本章小结第45-47页
第五章 结论与展望第47-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-55页
攻读硕士期间完成的科研情况第55页

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