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基于深度学习的细粒度图像识别与分割研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第6-8页 | | Abstract | 第8-9页 | | 缩略语表 | 第10-11页 | | 1.绪论 | 第11-25页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 | | 1.2 相关研究内容综述 | 第12-21页 | | 1.2.1 深度学习 | 第13-14页 | | 1.2.2 细粒度图像分类 | 第14-18页 | | 1.2.3 细粒度图像分割 | 第18-21页 | | 1.3 主要工作与技术路线 | 第21-24页 | | 1.4 本文结构 | 第24-25页 | | 2 细粒度图像数据集 | 第25-30页 | | 2.1 细粒度级别Vitis-15图像数据集 | 第25-27页 | | 2.2 细粒度级别CUB200-2011图像数据集 | 第27-29页 | | 2.3 本章小结 | 第29-30页 | | 3 基于迁移学习的细粒度图像识别方法 | 第30-35页 | | 3.1 基于支持向量机的细粒度图像识别方法 | 第30-32页 | | 3.2 基于迁移学习的细粒度图像识别方法 | 第32-33页 | | 3.3 实验结果与分析 | 第33-34页 | | 3.4 本章小结 | 第34-35页 | | 4 基于多尺度数据融合的细粒度图像识别方法 | 第35-44页 | | 4.1 细粒度图像预处理 | 第35页 | | 4.2 MS_EAlex Net卷积神经网络 | 第35-38页 | | 4.3 实验结果与分析 | 第38-43页 | | 4.4 本章小结 | 第43-44页 | | 5 基于多尺度破坏重建学习的细粒度图像识别方法 | 第44-53页 | | 5.1 基于DCL的细粒度图像检测方法研究 | 第44-46页 | | 5.1.1 DCL网络模型 | 第44-46页 | | 5.1.2 实验细节 | 第46页 | | 5.2 基于MS_DCL的细粒度图像识别方法研究 | 第46-52页 | | 5.2.1 多尺度输入DCL | 第47-48页 | | 5.2.2 多尺度细节增强DCL | 第48-51页 | | 5.2.3 实验结果与分析 | 第51-52页 | | 5.3 本章小结 | 第52-53页 | | 6 基于Mask Grab Cut的细粒度图像分割方法 | 第53-63页 | | 6.1 基于Grab Cut的细粒度图像分割方法研究 | 第53-55页 | | 6.1.1 Grab Cut算法 | 第53-55页 | | 6.1.2 实验细节 | 第55页 | | 6.2 基于Mask R-CNN网络的细粒度图像分割方法研究 | 第55-57页 | | 6.2.1 Mask R-CNN网络模型 | 第55-56页 | | 6.2.2 实验细节 | 第56-57页 | | 6.3 基于Mask Grab Cut的细粒度图像分割方法研究 | 第57-62页 | | 6.3.1 实验细节 | 第57-58页 | | 6.3.2 实验结果与分析 | 第58-62页 | | 6.4 本章小结 | 第62-63页 | | 7 总结与展望 | 第63-65页 | | 7.1 总结 | 第63-64页 | | 7.2 展望 | 第64-65页 | | 参考文献 | 第65-73页 | | 硕士期间的研究成果 | 第73-74页 | | 致谢 | 第74页 |
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论文编号BS4714258，这篇论文共74页
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