logo
教育论文中心  教育论文中心   广告服务  广告服务   论文搜索  论文搜索   论文发表  论文发表   会员专区  会员专区   在线购卡   在线购卡   服务帮助  服务帮助   联系我们  联系我们   网站地图  网站地图   硕士论文  会员专区   博士论文
当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于物体部件模型的细粒度图像识别
博硕论文分类列表
工业技术 交通运输 农业科学
生物科学 航空航天 历史地理
医学卫生 语言文字 环境科学
综合图书 政治法律 社会科学
马列主义、毛泽东思想 艺术
数理科学和化学 文学
天文学、地理科学 军事
文化科学、教育体育 经济
自然科学总论 哲学
查看更多分类
 
论文搜索
 
 
相关论文
互联网+智能移动终端辅助地理野外
单模型多任务人脸识别与属性分析及
基于物体内部结构目标识别及其应
基于点击深度模型细粒度图像识别
基于卷积神经网络迁移学习算法研
面向网络评论细粒度意见挖掘
面向在线评论细粒度意见挖掘及在
面向服务细粒度数据共享平台研
面向自由文本细粒度关系抽取
基于PCI总线实时图像识别与跟
P2P电子商务细粒度信任模型研究
基于Kinect物体三维模型
小型涡扇发动机燃油控制规律研究
几何外观变化目标跟踪方法研究
基于部件多角度模型融合人脸检
基于物体相似性预测未知物体所处
风管部件模型与CAD制图
风冷热泵冷热水机组总体布局与主要
基于身份公钥密码系统研究
虚拟环境中物体运动模型、分析及程
航空发动机部件特性修正技术研究与
基于鉴别三元组模型和B-CNN模
基于深度卷积神经网络细粒度图像
基于深度学习细粒度图像识别算法
用C51系列单片机设计物体分级设
基于B-CNN模型细粒度分类算
基于扩展RBAC模型细粒度访问
基于Simulink模型细粒度
基于卷积神经网络细粒度角膜炎图
基于强区分性区域细粒度图像分类
基于卷积神经网络细粒度车型识别
基于GPU加速细粒度并行蚁群算
基于社会化媒体细粒度观点挖掘
 
科目列表
市场营销 管理理论 人力资源
电子商务 社会实践 先进教育
伦理道德 艺术理论 环境保护
农村研究 交通相关 烟草论文
电子电气 财务分析 融资决策
电影艺术 国学论文 材料工程
语文论文 数学论文 英语论文
政治论文 物理论文 化学论文
生物论文 美术论文 历史论文
地理论文 信息技术 班主任
音乐论文 体育论文 劳技论文
自然论文 德育管理 农村教育
素质教育 三个代表 旅游管理
国际贸易 哲学论文 工商管理
证券金融 社会学 审计论文
会计论文 建筑论文 电力论文
水利论文 园林景观 农林学
中医学 西医学 心理学
公安论文 法学法律 思想汇报
法律文书 总结报告 演讲稿
物业管理 经济学 论文指导
计算机 护理论文 社会调查
军事论文 化工论文 财政税收
保险论文 物流论文 语言教育
教育教学 给水排水 暖通论文
结构论文 综合类别 硕士论文
博士论文    
 
 
基于物体部件模型的细粒度图像识别
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外现状第11-13页
    1.3 本文涉及内容及章节安排第13-14页
    1.4 本章总结第14-15页
第二章 图像分类的相关研究方法第15-35页
    2.1 卷积神经网络的图像分类方法第15-24页
        2.1.1 卷积神经网络的基本概念第15-16页
        2.1.2 卷积神经网络的原理第16-21页
        2.1.3 卷积神经网络的网络结构第21-23页
        2.1.4 基于卷积神经网络的细粒度图像识别第23-24页
    2.2 selective search方法实现物体识别第24-28页
        2.2.1 区域合并算法第25-26页
        2.2.2 多样性策略第26-27页
        2.2.3 选择性搜索进行物体识别第27-28页
    2.3 谱聚类第28-34页
        2.3.1 谱聚类与图划分问题第29-31页
        2.3.2 谱聚类的相关概念第31-33页
        2.3.3 谱聚类的算法框架第33-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第三章 物体定位模型第35-44页
    3.1 卷积神经网络可视化分析第36-37页
    3.2 物体定位模型在物体定位上的研究思路第37-40页
        3.2.1 卷积层特征叠加图的获得第37-39页
        3.2.2 获得Mask map最大连通区域第39页
        3.2.3 算法流程第39-40页
    3.3 物体定位模型的实验分析第40-43页
        3.3.1 物体定位评估标准第40-41页
        3.3.2 物体定位实验结果第41-42页
        3.3.3 物体定位模型分类结果第42-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于谱聚类的部件选择模型第44-51页
    4.1 部件选择模型的算法流程第44-48页
        4.1.1 用Selective search方法来提取图像块第44-45页
        4.1.2 用FilterNet筛选图像块第45-46页
        4.1.3 部件检测器的构建第46-47页
        4.1.4 算法流程第47-48页
    4.2 部件选择模型实验结果分析第48-50页
        4.2.1 部件选择模型部件定位结果第48-49页
        4.2.2 部件选择模型图片分类结果第49-50页
    4.3 本章小结第50-51页
第五章 算法流程及相关工作第51-56页
    5.1 整个算法的框架和流程第51-52页
    5.2 实验结果分析第52-55页
        5.2.1 图像的预处理第52-53页
        5.2.2 实验平台第53页
        5.2.3 实验参数第53页
        5.2.4 实验结果分析第53-55页
    5.3 特征表示的选择第55页
    5.4 本章小结第55-56页
第六章 总结和展望第56-58页
    6.1 总结第56页
    6.2 问题和展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62页

 
 
论文编号BS3563444,这篇论文共62
会员购买按0.35元/页下载,共需支付21.7元。        直接购买按0.5元/页下载,共需要支付31元 。
我还不是会员,注册会员
会员下载更优惠!充值送钱!
我只需要这篇,无需注册!
直接网上支付,方便快捷!
 您可能感兴趣的论文
版权申明:本目录由www.jylw.com网站制作,本站并未收录原文,如果您是作者,需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们,我们承诺24小时内删除。
 
 
| 会员专区 | 在线购卡 | 广告服务 | 网站地图 |
版权所有 教育论文中心 Copyright(C) All Rights Reserved
联系方式: QQ:277865656 或写信给我