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基于随机梯度提升决策树的行人检测算法设计与实现
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-29页
    1.1 选题背景和意义第14-18页
    1.2 国内外的研究现状第18-25页
    1.3 本文的创新点和结构第25-28页
        1.3.1 主要创新点第25-27页
        1.3.2 文章结构第27-28页
    1.4 本章小结第28-29页
第2章 行人检测算法综述第29-46页
    2.1 行人检测数据集介绍第29-32页
        2.1.1 MIT行人数据集第29页
        2.1.2 Inria行人数据集第29页
        2.1.3 ETH行人数据集第29-30页
        2.1.4 TUD行人数据集第30页
        2.1.5 Daimler行人数据集第30页
        2.1.6 Caltech行人数据集第30-31页
        2.1.7 Kitti数据集第31-32页
    2.2 常用的特征表示第32-40页
        2.2.1 哈尔特征第32-35页
        2.2.2 HOG特征第35-37页
        2.2.3 卷积神经网络特征第37-40页
    2.3 常用的分类算法第40-44页
        2.3.1 支持向量机第40-41页
        2.3.2 AdaBoost第41-43页
        2.3.3 Softmax分类器第43-44页
    2.4 行人检测算法的改进方向第44-45页
        2.4.1 特征的改进第44页
        2.4.2 分类方法的选择第44-45页
        2.4.3 额外的数据信息第45页
    2.5 本章小结第45-46页
第3章 梯度提升决策树在行人检测中的应用第46-67页
    3.1 背景知识第47-51页
        3.1.1 ACF特征第47-48页
        3.1.2 LDCF特征第48-49页
        3.1.3 GBDT分类算法第49-51页
    3.2 算法设计第51-56页
        3.2.1 GBDT算法的应用第51页
        3.2.2 算法框架第51-56页
    3.3 数据集和性能评估方法第56-58页
        3.3.1 数据集第56页
        3.3.2 性能评估方法第56-58页
    3.4 实验结果对比第58-66页
        3.4.1 Inria数据集上第58-60页
        3.4.2 Caltech数据集上第60-63页
        3.4.3 Kitti数据集上第63-66页
    3.5 本章小结第66-67页
第4章 基于随机GBDT与RPN的行人检测算法第67-80页
    4.1 背景知识第68-72页
        4.1.1 区域建议网络第68-71页
        4.1.2 随机GBDT算法第71-72页
    4.2 算法设计第72-76页
        4.2.1 CNN特征的应用第72-73页
        4.2.2 随机GBDT算法的应用第73-74页
        4.2.3 算法框架第74-76页
    4.3 实验结果对比第76-79页
    4.4 本章小结第79-80页
第5章 总结与展望第80-82页
    5.1 全文总结第80-81页
    5.2 工作展望第81-82页
参考文献第82-89页
攻读硕士学位期间的主要研究成果第89-90页
致谢第90页

 
论文编号BS2762110,这篇论文共90
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