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基于长尾分布数据集的目标检测算法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及选题意义第9-11页
        1.1.1 通用目标检测算法第9-10页
        1.1.2 长尾分布问题第10-11页
    1.2 本文工作第11-13页
    1.3 本文的章节结构第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第二章 本文相关理论与技术第15-25页
    2.1 国内外研究现状第15-21页
        2.1.1 目标检测算法第15-17页
        2.1.2 长尾分布数据的分类方法第17-18页
        2.1.3 卷积神经网络第18-20页
        2.1.4 目标损失函数第20-21页
    2.2 本文关键技术分析第21-24页
        2.2.1 特征提取网络结构第21-22页
        2.2.2 目标检测网络结构第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 类平衡稀有类保护损失第25-35页
    3.1 设计目的第25-27页
    3.2 稀有类保护损失第27-31页
        3.2.1 稀有类保护激活函数第27-28页
        3.2.2 稀有类的保护方法第28-31页
    3.3 面向类平衡的类别加权第31-33页
    3.4 超参设置第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 长尾目标检测中的采样策略第35-41页
    4.1 设计目的第35-37页
    4.2 基于TopK anchor的RPN采样第37-38页
    4.3 基于自适应IoU的RCNN采样第38-39页
    4.4 基于类别平衡的图像级别的采样第39-40页
    4.5 超参设置第40页
    4.6 本章小结第40-41页
第五章 实验与分析第41-57页
    5.1 实验细节第41-44页
    5.2 与先进方法的比较与分析第44-47页
    5.3 不同实验设定下的精度对比第47-49页
    5.4 消融实验第49-53页
        5.4.1 长尾目标检测中的分类损失第49-53页
        5.4.2 长尾目标检测中的采样策略第53页
    5.5 实验结果小结第53-56页
    5.6 本章小结第56-57页
总结与展望第57-59页
    本文工作总结第57页
    展望第57-59页
参考文献第59-64页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果第64-65页
致谢第65-66页
附表第66页

 
 
论文编号BS4734386,这篇论文共66
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