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基于视觉混淆特性的图像分类算法研究
 
     论文目录
 
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究现状第12-14页
        1.2.1 基于传统机器学习方法的图像分类算法研究现状第13页
        1.2.2 基于深度学习方法的图像分类算法研究现状第13-14页
        1.2.3 深度模型轻型化算法研究现状第14页
        1.2.4 图像分类中的视觉混淆特性研究现状第14页
    1.3 研究内容第14-16页
        1.3.1 基于视觉混淆标签树的图像分类算法第15页
        1.3.2 基于可回溯的视觉混淆标签树的图像分类算法第15页
        1.3.3 基于视觉混淆标签树与深度学习模型融合的图像分类算法第15-16页
    1.4 论文结构第16-17页
第二章 基于视觉混淆标签树的图像分类算法第17-39页
    2.1 引言第17-19页
    2.2 相关工作第19-21页
        2.2.1 标签树分类器算法第19-20页
        2.2.2 混淆图第20页
        2.2.3 深度学习模型轻型化算法第20-21页
    2.3 视觉混淆标签树的构造算法第21-24页
        2.3.1 标签树分类器简述第21-22页
        2.3.2 视觉混淆标签树的定义第22页
        2.3.3 视觉混淆标签树的建立第22-24页
    2.4 基于视觉混淆标签树的图像分类算法第24-30页
        2.4.1 树形分类器的训练方法第24-26页
        2.4.2 树形结构对标签树分类正确率的理论分析第26-30页
    2.5 树结构替换FC后理论上的加速比第30-31页
    2.6 实验与分析第31-38页
        2.6.1 数据集和实验设置第31-32页
        2.6.2 视觉混淆标签树的进一步分析第32-33页
        2.6.3 与基于其他树结构的标签树分类器的对比实验第33-36页
        2.6.4 基于视觉混淆标签树的图像分类算法精度和速度实验第36-38页
    2.7 本章小结第38-39页
第三章 基于可回溯的视觉混淆标签树的图像分类算法第39-51页
    3.1 引言第39-40页
    3.2 相关工作第40-44页
        3.2.1 标签树分类器拓展方法第40-41页
        3.2.2 贝叶斯机器学习流派第41-43页
        3.2.3 贝叶斯神经网络第43-44页
    3.3 基于可回溯的视觉混淆标签树的图像分类算法第44-47页
        3.3.1 基于贝叶斯神经网络的回溯判别算法第44-45页
        3.3.2 基于可回溯的视觉混淆标签树的图像分类算法第45-47页
    3.4 实验与分析第47-50页
        3.4.1 数据集与实验设置第47-48页
        3.4.2 基于可回溯的视觉混淆标签树的图像分类算法实验结果分析第48-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 基于视觉混淆标签树与深度学习模型融合的图像分类算法第51-67页
    4.1 引言第51-53页
    4.2 相关工作第53-55页
        4.2.1 图像分类中深度模型算法相关工作第53-54页
        4.2.2 基于层次结构深度学习模型的图像分类算法相关工作第54-55页
    4.3 基于视觉混淆标签树与深度学习模型融合的图像分类算法第55-60页
        4.3.1 图像分类中深度模型的逐层分析第55-56页
        4.3.2 融合了视觉混淆树的深度模型的结构分析第56-58页
        4.3.3 基于视觉混淆树与深度模型融合的图像分类算法第58-60页
    4.4 实验与分析第60-66页
        4.4.1 数据集与实验设置第60-61页
        4.4.2 CIFAR-10数据集的实验第61-62页
        4.4.3 CIFAR-100数据集的实验第62-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第五章 总结与展望第67-69页
    5.1 工作总结第67-68页
    5.2 工作展望第68-69页
致谢第69-71页
参考文献第71-77页
作者在学期间取得的学术成果第77页

 
 
论文编号BS4655851,这篇论文共77
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