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细粒度图像分类方法研究
 
     论文目录
 
摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 传统方法第12-13页
        1.2.2 深度学习方法第13-14页
        1.2.3 深度学习中的局部区域方法第14-15页
        1.2.4 深度学习中的全图特征方法第15-17页
    1.3 主要研究内容及创新点第17-18页
        1.3.1 主要研究内容第17-18页
        1.3.2 主要创新点第18页
    1.4 论文的组织结构第18-21页
第二章 基础卷积神经网络第21-27页
    2.1 卷积神经网络的基本原理第21-24页
        2.1.1 多层感知器的基本结构第21-22页
        2.1.2 常用功能层第22-23页
        2.1.3 典型卷积神经网络模型第23-24页
    2.2 卷积神经网络的训练方法第24-27页
        2.2.1 数据预处理第24-25页
        2.2.2 模型训练第25-27页
第三章 基于自适应机制的细粒度分类第27-45页
    3.1 方法概述第27-28页
    3.2 整体框架第28-29页
    3.3 局部特征提取器第29-31页
    3.4 两级分类网络第31-37页
        3.4.1 局部级损失函数第31-35页
        3.4.2 整体级损失函数第35-36页
        3.4.3 两级损失函数第36-37页
    3.5 实验及结果分析第37-45页
        3.5.1 数据集介绍及评价指标第37-38页
        3.5.2 模型参数设置及训练第38页
        3.5.3 分类结果及分析第38-41页
        3.5.4 两级分类网络对模型的影响分析第41-42页
        3.5.5 关键参数分析第42-43页
        3.5.6 定性与可视化分析第43-45页
第四章 基于高斯混合模型的细粒度分类第45-59页
    4.1 方法概述第45-46页
    4.2 整体框架第46页
    4.3 高斯混合层第46-50页
        4.3.1 高斯混合层的定义第46-48页
        4.3.2 协同训练方法第48-50页
    4.4 实验及结果分析第50-59页
        4.4.1 模型参数设置及训练第50-51页
        4.4.2 分类结果及分析第51-54页
        4.4.3 高斯混合层对模型的影响分析第54-55页
        4.4.4 关键参数分析第55-57页
        4.4.5 定性与可视化分析第57-59页
第五章 总结与展望第59-62页
    5.1 主要工作总结第59-60页
    5.2 后续工作及展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-69页
作者在学期间取得的学术成果第69页

 
 
论文编号BS4655687,这篇论文共69
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