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基于深度学习的复杂场景下车载图像目标检测方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 引言第7-15页
    1.1 概述第7-8页
    1.2 研究现状第8-12页
        1.2.1 传统方法第9-10页
        1.2.2 深度学习方法第10-12页
    1.3 图像数据集第12-13页
    1.4 本文研究内容第13-15页
2 卷积神经网络与目标检测方法第15-30页
    2.1 卷积神经网络发展历程第15页
    2.2 卷积神经网络基本结构第15-22页
        2.2.1 卷积层第16-17页
        2.2.2 池化层第17页
        2.2.3 激活函数层第17-20页
        2.2.4 全连接层第20页
        2.2.5 损失函数第20-21页
        2.2.6 反馈运算与训练第21-22页
    2.3 卷积神经网络重要概念第22-23页
        2.3.1 感受野第22页
        2.3.2 特征层次性第22-23页
    2.4 目标检测方法第23-29页
        2.4.1 FastR-CNN第23-26页
        2.4.2 YOLO第26-28页
        2.4.3 适用于车载图像的检测方法第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
3 基于卷积神经网络的行人及车辆检测方法第30-42页
    3.1 目标检测框架与网络结构第30-36页
    3.2 适用于行人及车辆检测的网络结构设计第36-40页
        3.2.1 行人与车辆目标特征第36-38页
        3.2.2 考虑目标像素占比的模型设计第38-39页
        3.2.3 考虑目标信息分布的模型设计第39页
        3.2.4 考虑目标高宽比的模型设计第39-40页
        3.2.5 适用于KITTI数据集的整体模型设计第40页
    3.3 本章小结第40-42页
4 实验设计与验证第42-57页
    4.1 实验设计第42-43页
        4.1.1 评价指标第42-43页
        4.1.2 对比实验第43页
    4.2 软硬件环境第43-44页
    4.3 数据集准备第44页
    4.4 模型训练与结果分析第44-55页
        4.4.1 网络训练第44-45页
        4.4.2 结果分析第45-55页
    4.5 本章小结第55-57页
5 结论与展望第57-59页
    5.1 结论第57-58页
    5.2 研究展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
附录第63页
    A.作者在攻读学位期间参与的科研项目第63页

 
 
论文编号BS4054976,这篇论文共63
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