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基于像素亲和性和语义信息的图像实例分割研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | ABSTRACT | 第7-8页 | | 第1章 绪论 | 第16-26页 | | 1.1 研究背景和意义 | 第16-17页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第17-23页 | | 1.2.1 图像的物体检测 | 第17-19页 | | 1.2.2 图像的语义分割 | 第19-20页 | | 1.2.3 图像的实例分割 | 第20-23页 | | 1.3 研究内容和创新点 | 第23页 | | 1.4 论文组织结构 | 第23-26页 | | 第2章 相关工作 | 第26-38页 | | 2.1 卷积神经网络的表征学习 | 第26-29页 | | 2.2 语义分割 | 第29-31页 | | 2.3 实例分割 | 第31-37页 | | 2.3.1 问题描述 | 第31-32页 | | 2.3.2 基于候选框的实例分割方法 | 第32-36页 | | 2.3.3 无候选框的实例分割方法 | 第36-37页 | | 2.4 本章小结 | 第37-38页 | | 第3章 基于图融合方法的实例分割 | 第38-54页 | | 3.1 引言 | 第38-39页 | | 3.2 本章方法介绍 | 第39-45页 | | 3.2.1 方法概览 | 第39-40页 | | 3.2.2 语义分支 | 第40-41页 | | 3.2.3 实例分支 | 第41页 | | 3.2.4 图融合方法 | 第41-43页 | | 3.2.5 图融合方法的策略 | 第43-45页 | | 3.3 实验结果 | 第45-52页 | | 3.3.1 实验数据集 | 第45-46页 | | 3.3.2 训练策略 | 第46-47页 | | 3.3.3 实验结果 | 第47-50页 | | 3.3.4 一些讨论 | 第50-52页 | | 3.4 本章小结 | 第52-54页 | | 第4章 基于全局上下文信息的实例分割 | 第54-70页 | | 4.1 引言 | 第54-56页 | | 4.2 本章方法介绍 | 第56-61页 | | 4.2.1 方法概述 | 第56页 | | 4.2.2 基础网络 | 第56-57页 | | 4.2.3 语义分支 | 第57页 | | 4.2.4 跨分支一致性 | 第57-58页 | | 4.2.5 全局聚合模块 | 第58-60页 | | 4.2.6 位置编码 | 第60-61页 | | 4.2.7 目标函数 | 第61页 | | 4.3 实验结果 | 第61-68页 | | 4.3.1 消融实验 | 第61-62页 | | 4.3.2 实验结果 | 第62-68页 | | 4.4 本章小结 | 第68-70页 | | 第5章 基于像素亲和性的实例分割优化 | 第70-82页 | | 5.1 引言 | 第70-71页 | | 5.2 本章方法介绍 | 第71-74页 | | 5.2.1 方法概览 | 第71-72页 | | 5.2.2 像素亲和性 | 第72页 | | 5.2.3 网络结构 | 第72-73页 | | 5.2.4 分割优化 | 第73-74页 | | 5.3 实验结果 | 第74-80页 | | 5.3.1 Cityscapes数据集 | 第74-77页 | | 5.3.2 COCO数据集 | 第77页 | | 5.3.3 超参数的确定 | 第77-79页 | | 5.3.4 失效样本 | 第79-80页 | | 5.4 本章小结 | 第80-82页 | | 第6章 总结与展望 | 第82-86页 | | 6.1 本文工作总结 | 第82-83页 | | 6.2 未来工作展望 | 第83-86页 | | 参考文献 | 第86-94页 | | 致谢 | 第94-96页 | | 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第96页 |
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论文编号BS4592226，这篇论文共96页
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