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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于全卷积神经网络的语义分割算法研究
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基于全卷积神经网络的语义分割算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 基于阈值的图像分割算法研究现状第10-11页
        1.2.2 基于区域的图像分割算法研究现状第11页
        1.2.3 基于边缘的图像分割算法研究现状第11-12页
        1.2.4 基于卷积神经网络的图像语义分割算法研究现状第12-13页
    1.3 研究内容及其主要工作第13-14页
    1.4 论文结构及章节安排第14-15页
第二章 基于全卷积网络的语义分割理论和方法第15-23页
    2.1 全卷积神经网络的理论第15-16页
    2.2 金字塔池化第16-18页
        2.2.1 空间金字塔池化第16-17页
        2.2.2 多孔空间金字塔池化第17-18页
    2.3 条件随机场第18-20页
        2.3.1 CRFs特性第18-19页
        2.3.2 CRFs模型第19-20页
    2.4 语义分割的质量评估方法第20-22页
        2.4.1 评估数据集第20-21页
        2.4.2 算法评估指标第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第三章 基于多孔卷积的全卷积语义分割网络第23-32页
    3.1 算法结构概述第23-24页
    3.2 多孔卷积的实现原理第24-27页
        3.2.1 池化步长对感受野的影响第24-25页
        3.2.2 多孔卷积增大感受野第25-27页
    3.3 多孔卷积网络结构第27-28页
    3.4 实验结果与分析第28-31页
        3.4.1 实验环境与数据集第28页
        3.4.2 语义分割结果第28-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第四章 基于增强的稠密多孔空间金字塔池化的分割算法第32-44页
    4.1 算法结构概述第32-33页
    4.2 增强稠密多孔空间金字塔池化第33-38页
        4.2.1 稠密多孔空间金字塔池化第33-36页
        4.2.2 GAP模块增强的DenseASPP第36-38页
    4.3 实验结果与分析第38-43页
        4.3.1 实验环境与数据集第38-39页
        4.3.2 语义分割结果第39-43页
    4.4 本章小结第43-44页
第五章 基于卷积条件随机场优化的全卷积语义分割算法第44-56页
    5.1 算法流程概述第44-45页
    5.2 卷积条件随机场第45-50页
        5.2.1 全连接条件随机场第45-49页
        5.2.2 卷积条件随机场的高效消息传递第49-50页
    5.3 卷积条件随机场的重构第50-51页
    5.4 实验结果与分析第51-55页
        5.4.1 实验环境与数据集第51-52页
        5.4.2 推理速度结果第52页
        5.4.3 语义分割结果第52-55页
    5.5 本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-59页
    6.1 全文总结第56-57页
    6.2 未来展望第57-59页
参考文献第59-62页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第62-63页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第63-64页
致谢第64页

 
 
论文编号BS4338229,这篇论文共64
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