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基于卷积神经网络的三维模型分割算法研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 选题来源第10页
    1.2 课题研究背景和意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-15页
        1.3.1 基于传统算法的点云分割算法第11-13页
        1.3.2 基于深度学习的点云分割算法第13-15页
    1.4 论文研究内容及章节安排第15-18页
        1.4.1 论文的研究内容第15-16页
        1.4.2 论文的章节安排第16-18页
第二章 相关理论第18-24页
    2.1 点云数据简介第18-19页
    2.2 八叉树相关知识第19-20页
        2.2.1 八叉树基本原理第19页
        2.2.2 八叉树应用第19-20页
    2.3 深度学习相关理论第20-23页
        2.3.1 神经网络第20-22页
        2.3.2 监督学习第22页
        2.3.3 深度学习第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 三维形状分割流程及网络结构搭建第24-34页
    3.1 三维形状分割流程第24-25页
    3.2 卷积神经网络第25-27页
        3.2.1 卷积神经网络介绍第25-27页
        3.2.2 卷积神经网络经典模型第27页
    3.3 卷积神经网络结构搭建第27-32页
        3.3.1 卷积神经网络结构第27-28页
        3.3.2 网络层次结构第28-32页
    3.4 本章小结第32-34页
第四章 基于卷积神经网络的点云分割第34-50页
    4.1 数据处理第34-40页
        4.1.1 点云预处理第34页
        4.1.2 点云体素化的八叉树结构第34-37页
        4.1.3 输入特征第37-40页
    4.2 卷积神经网络训练和测试第40-45页
        4.2.1 参数设置第40-42页
        4.2.2 训练与测试第42-44页
        4.2.3 CRF优化第44-45页
    4.3 结果评价与对比第45-48页
        4.3.1 实验结果第45-46页
        4.3.2 实验结果对比与分析第46-48页
    4.4 本章小结第48-50页
第五章 基于卷积神经网络的点云分割系统设计与实现第50-64页
    5.1 系统需求分析第50-51页
    5.2 系统功能设计第51-54页
        5.2.1 系统业务流程第51-52页
        5.2.2 系统功能简介第52页
        5.2.3 系统体系结构设计第52-54页
    5.3 点云分割系统实现第54-61页
        5.3.1 系统开发工具及运行环境第54-55页
        5.3.2 系统实现第55-61页
    5.4 测试评价第61-63页
        5.4.1 测试方法与测试环境第61页
        5.4.2 系统综合测试第61-63页
    5.5 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
    6.1 本文工作总结第64-65页
    6.2 未来展望第65-66页
参考文献第66-72页
攻读硕士学位期间发表的论文及取得的研究成果第72-73页
致谢第73-74页

 
 
论文编号BS4597889,这篇论文共74
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