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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于全空洞卷积神经网络的图像语义分割
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基于全空洞卷积神经网络的图像语义分割
 
     论文目录
 
中文摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文工作及贡献第13页
    1.4 论文组织和结构第13-15页
第二章 相关工作研究第15-27页
    2.1 传统图像分割算法第15-18页
        2.1.1 基于阈值的分割方法第15页
        2.1.2 基于边缘的分割方法第15-16页
        2.1.3 基于区域的分割方法第16页
        2.1.4 基于图论的分割方法第16-17页
        2.1.5 基于条件随机场的方法第17-18页
    2.2 卷积神经网络的图像语义分割方法第18-23页
        2.2.1 卷积神经网络第18-20页
        2.2.2 全卷积神经网络第20-22页
        2.2.3 空洞卷积第22-23页
    2.3 神经网络训练技巧第23-25页
        2.3.1 Fine-tuning第23-24页
        2.3.2 dropout第24-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第三章 全空洞卷积神经网络结构及训练第27-35页
    3.1 全空洞卷积神经网络结构第27-30页
        3.1.1 空洞卷积层第27-29页
        3.1.2 空洞池化层第29-30页
        3.1.3 全链接层卷积化第30页
        3.1.4 softmax层第30页
    3.2 全空洞卷积神经网络训练第30-34页
        3.2.1 softmax层的反向传播第31页
        3.2.2 空洞池化层反向传播第31-32页
        3.2.3 空洞卷积层反向传播第32-33页
        3.2.4 反向传播算法总结第33-34页
    3.3 本章小结第34-35页
第四章 全空洞卷积神经网络原理及图像语义分割第35-41页
    4.1 全空洞卷积神经网络原理第35-39页
    4.2 基于VGG的全空洞卷积神经网络的图像语义分割第39-40页
    4.3 本章小结第40-41页
第五章 实验结果与分析第41-48页
    5.1 实验配置第41-42页
        5.1.1 实验硬件配置第41页
        5.1.2 实验参数配置第41页
        5.1.3 深度学习框架第41-42页
        5.1.4 实验数据第42页
    5.2 实验结果及分析第42-48页
        5.2.1 实验结果第42-46页
        5.2.2 实验结果分析第46-48页
第六章 总结与展望第48-49页
参考文献第49-52页
致谢第52页

 
 
论文编号BS3554439,这篇论文共52
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