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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪
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基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景和意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 目标检测算法研究现状第14-16页
        1.2.2 目标跟踪算法研究现状第16-19页
    1.3 本文主要内容以及结构安排第19-22页
        1.3.1 论文的主要内容第19-20页
        1.3.2 论文的结构安排第20-22页
第2章 基于深度学习的目标检测相关理论第22-34页
    2.1 基于深度学习的目标检测代表算法第22-24页
        2.1.1 基于候选区域的目标检测原理第22页
        2.1.2 基于回归的目标检测原理第22-23页
        2.1.3 基于特征金字塔的目标检测原理第23-24页
    2.2 基于深度学习的目标检测关键步骤第24-28页
        2.2.1 特征提取第24-25页
        2.2.2 生成候选区域第25-26页
        2.2.3 边框回归第26-27页
        2.2.4 非极大值抑制第27-28页
    2.3 基于深度学习的目标检测提速方法第28-32页
        2.3.1 深度可分离卷积介绍第28-30页
        2.3.2 反转残差网络模块第30-32页
    2.4 本章小结第32-34页
第3章 基于YOLOv3 目标检测算法研究第34-54页
    3.1 基于深度学习的目标检测算法第34-38页
        3.1.1 YOLO算法基本思想第34-36页
        3.1.2 网络结构设计第36-38页
    3.2 锚点框机制的改进第38-41页
    3.3 特征金字塔改进第41-44页
    3.4 损失函数改进第44-47页
    3.5 实验与结果分析第47-53页
        3.5.1 数据集第47页
        3.5.2 实验环境与评价指标第47-48页
        3.5.3 网络模型的训练第48页
        3.5.4 实验结果对比与分析第48-53页
    3.6 本章小结第53-54页
第4章 基于重检测的无人机长期自动跟踪方法研究第54-70页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 基于深度学习的高效无人机检测模块第55-57页
    4.3 相关滤波跟踪模块第57-59页
        4.3.1 位置信息预测第57-58页
        4.3.2 尺度变换与模型更新第58-59页
    4.4 跟踪置信度第59-61页
    4.5 实验结果与分析第61-68页
        4.5.1 实验运行环境第62-63页
        4.5.2 实验评价指标第63-64页
        4.5.3 网络模型的训练第64页
        4.5.4 基于深度学习的高效目标检测算法实验结果与分析第64-65页
        4.5.5 基于重检测的无人机长期自动跟踪算法实验结果与分析第65-68页
    4.6 本章小结第68-70页
第5章 总结与展望第70-72页
    5.1 工作总结第70-71页
        5.1.1 研究内容第70-71页
        5.1.2 创新点第71页
    5.2 后续工作展望第71-72页
参考文献第72-80页
致谢第80-82页
作者简历及攻读硕士学位期间发表的学术论文与研究成果第82页

 
 
论文编号BS4589842,这篇论文共82
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