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关键点特征强化实例分割 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | abstract | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第12-28页 | | 1.1 研究目的及意义 | 第12-14页 | | 1.2 国内外研究概况 | 第14-25页 | | 1.2.1 目标检测 | 第14-18页 | | 1.2.2 实例分割 | 第18-22页 | | 1.2.3 基于特征强化的目标检测和分割方法 | 第22-25页 | | 1.3 论文的主要研究内容及创新点 | 第25-27页 | | 1.3.1 主要研究内容 | 第25-26页 | | 1.3.2 创新点 | 第26-27页 | | 1.4 本章小结 | 第27-28页 | | 第2章 基于深度学习的实例分割 | 第28-40页 | | 2.1 引言 | 第28页 | | 2.2 特征提取网络 | 第28-35页 | | 2.2.1 卷积神经网络 | 第28-32页 | | 2.2.2 特征提取网络 | 第32-35页 | | 2.3 分类网络 | 第35-36页 | | 2.4 分割网络 | 第36-37页 | | 2.5 损失函数 | 第37-38页 | | 2.6 本章小结 | 第38-40页 | | 第3章 关键点特征强化的实例分割算法 | 第40-52页 | | 3.1 引言 | 第40-41页 | | 3.2 实例分割的误差来源 | 第41-44页 | | 3.2.1 卷积神经网络的下采样和上采样 | 第41-42页 | | 3.2.2 实例分割的误差实验 | 第42-44页 | | 3.3 关键点特征强化实例分割算法 | 第44-51页 | | 3.3.1 网络输入 | 第44-46页 | | 3.3.2 训练网络 | 第46-48页 | | 3.3.3 关键点损失函数 | 第48-51页 | | 3.4 本章小结 | 第51-52页 | | 第4章 关键点提取算法 | 第52-63页 | | 4.1 引言 | 第52-53页 | | 4.2 中点提取算法 | 第53-54页 | | 4.3 角点提取算法 | 第54-58页 | | 4.3.1 角点提取的需求 | 第54页 | | 4.3.2 Harris角点检测算法原理 | 第54-58页 | | 4.4 骨架提取算法 | 第58-60页 | | 4.5 关键点算法实验 | 第60-62页 | | 4.6 本章小结 | 第62-63页 | | 第5章 基于关键点特征强化实例分割的实验结果 | 第63-72页 | | 5.1 引言 | 第63页 | | 5.2 损失函数的实验结果 | 第63-66页 | | 5.3 自制数据集实验结果 | 第66-68页 | | 5.4 标准coco数据集的实验结果 | 第68-71页 | | 5.5 本章小结 | 第71-72页 | | 第6章 总结与展望 | 第72-74页 | | 6.1 总结 | 第72-73页 | | 6.2 展望 | 第73-74页 | | 参考文献 | 第74-77页 | | 附录 | 第77-78页 | | 致谢 | 第78-79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79页 |
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论文编号BS4608635，这篇论文共79页
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