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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的中餐菜品图像分类算法研究
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基于深度学习的中餐菜品图像分类算法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 图像分类研究现状第12-17页
        1.2.1 图像分类算法的研究现状第12-14页
        1.2.2 菜品图像分类算法的研究现状第14-17页
    1.3 研究内容第17-18页
    1.4 论文组织结构第18-20页
第二章 深度学习的理论基础第20-34页
    2.1 深度学习的概念第20-21页
    2.2 人工神经网络第21-25页
        2.2.1 单层神经网络第21-22页
        2.2.2 多层神经网络第22-24页
        2.2.3 反向传播第24-25页
    2.3 卷积神经网络第25-29页
        2.3.1 卷积层第26页
        2.3.2 池化层第26-27页
        2.3.3 激活函数第27-29页
        2.3.4 全连接层第29页
    2.4 深度卷积神经网络VggNet第29-31页
        2.4.1 VggNet网络模型第29-30页
        2.4.2 VggNet网络结构和参数配置第30-31页
    2.5 注意力机制第31-33页
        2.5.1 注意力机制简介第31页
        2.5.2 注意力的工作原理第31-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第三章 基于多尺度网络的菜品图像分类方法第34-51页
    3.1 基于多尺度的VggNet网络模型第34-38页
        3.1.1 多尺度采样模块的工作原理第35-36页
        3.1.2 Multi-scale VggNet结构设计第36-37页
        3.1.3 Multi-scale VggNet模型参数选择第37-38页
    3.2 损失函数第38-40页
        3.2.1 权重交叉熵损失函数第38-39页
        3.2.2 正则化交叉熵损失函数第39-40页
    3.3 实验与结果分析第40-50页
        3.3.1 实验环境第40页
        3.3.2 数据集介绍和预处理第40-42页
        3.3.3 实验设计与结果分析第42-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第四章 基于注意力机制的菜品图像分类方法第51-70页
    4.1 双线性CNN网络模型第51-54页
    4.2 注意力网络第54-56页
        4.2.1 空间注意力机制第54-55页
        4.2.2 通道注意力机制第55-56页
        4.2.3 混合注意力机制第56页
    4.3 基于通道注意力机制的双线性网络模型第56-59页
        4.3.1 通道注意力网络的引入第56-59页
        4.3.2 通道注意力网络的改进第59页
    4.4 基于混合注意力机制的双线性网络模型第59-62页
        4.4.1 混合注意力网络的引入第59-61页
        4.4.2 混合注意力网络的改进第61-62页
    4.5 实验设计与结果分析第62-68页
    4.6 本章小结第68-70页
第五章 全文总结与展望第70-73页
    5.1 全文总结第70-71页
    5.2 后续工作展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-79页
攻读硕士学位期间取得的成果第79页

 
 
论文编号BS4573306,这篇论文共79
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