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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的目标检测方法研究
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基于深度学习的目标检测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 目标检测国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 传统目标检测算法第16-17页
        1.2.2 基于深度学习的双阶段目标检测算法第17-18页
        1.2.3 基于深度学习的单阶段目标检测算法第18-20页
    1.3 本文主要研究内容第20-21页
    1.4 本文的组织结构第21-22页
第2章 目标检测相关理论和工作基础第22-34页
    2.1 卷积神经网络基本原理第22-25页
        2.1.1 神经元与激活函数第22页
        2.1.2 卷积神经网络的结构第22-24页
        2.1.3 主流卷积神经网络模型第24-25页
    2.2 目标检测算法的组件第25-29页
        2.2.1 候选区域生成第25-27页
        2.2.2 边框回归第27-28页
        2.2.3 非极大值抑制第28页
        2.2.4 损失函数和训练策略第28-29页
    2.3 经典检测网络Faster R-CNN的详细原理第29-31页
    2.4 目标检测开源数据集第31-32页
    2.5 目标检测性能评价指标第32-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第3章 针对尺度变化的跨深度卷积特征增强检测算法第34-54页
    3.1 YOLOv3 算法原理及其感受野分析第34-38页
    3.2 问题分析第38-40页
    3.3 网络的详细设计第40-46页
        3.3.1 网络总体结构设计第40页
        3.3.2 CDC0 模块的设计第40-43页
        3.3.3 CDC2和CDC1 模块的设计第43-45页
        3.3.4 损失函数的设计第45-46页
    3.4 实验验证与分析第46-52页
        3.4.1 VOC数据集检测结果对比分析第47-51页
        3.4.2 MS COCO数据集检测结果对比分析第51-52页
    3.5 本章小结第52-54页
第4章 面向少量样本的类别监督目标检测算法第54-70页
    4.1 问题分析第54-55页
    4.2 CS-YOLO算法的详细设计第55-63页
        4.2.1 CS-YOLO算法总体结构设计第55-57页
        4.2.2 基础检测网络模块的结构设计第57-59页
        4.2.3 类别监督网络模块的结构设计第59-61页
        4.2.4 损失函数与训练过程的设计第61-63页
    4.3 类别监督算法针对目标尺度变化适应性的改进第63页
    4.4 实验验证与分析第63-68页
        4.4.1 Pascal VOC子集检测结果分析第64-66页
        4.4.2 B3DO数据集检测结果分析第66-68页
    4.5 本章小结第68-70页
第5章 无人机检测的嵌入式实时应用第70-80页
    5.1 问题分析第70-71页
    5.2 嵌入式平台介绍第71-72页
    5.3 无人机检测算法的具体实现第72-77页
        5.3.1 SSD算法的网络结构第72-74页
        5.3.2 Tiny SSD算法的网络结构第74-75页
        5.3.3 Tiny SSD算法的特征增强模块第75-77页
        5.3.4 损失函数与训练过程的设计第77页
    5.4 实验验证与分析第77-79页
    5.5 本章小结第79-80页
第6章 总结与展望第80-82页
    6.1 本文工作总结第80-81页
    6.2 未来展望第81-82页
参考文献第82-88页
致谢第88-90页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第90页

 
 
论文编号BS4589779,这篇论文共90
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