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目标检测中的分类回归特征解耦
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及选题意义第10-14页
        1.1.1 目标检测算法发展现状第10-13页
        1.1.2 分类回归一致性问题第13-14页
    1.2 本文工作第14-15页
    1.3 本文的章节结构第15-16页
    1.4 本章小结第16-17页
第二章 本文相关技术研究分析第17-27页
    2.1 卷积神经网络概述第17-19页
        2.1.1 卷积神经网络结构第17-18页
        2.1.2 卷积神经网络发展历程第18-19页
    2.2 目标检测方法研究发展第19-25页
        2.2.1 传统的目标检测算法第19-20页
        2.2.2 基于深度学习的目标检测算法第20-25页
    2.3 目标检测算法中的不足第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 分类回归一致性预测网络第27-35页
    3.1 网络结构介绍第28页
    3.2 设计目的第28-31页
        3.2.1 回归一致性问题的定义第28-29页
        3.2.2 回归一致性问题改进方法第29-31页
    3.3 分类定位一致性预测第31-33页
    3.4 超参设置第33页
    3.5 本章小结第33-35页
第四章 任务解耦的特征提取第35-42页
    4.1 任务解耦问题第35-37页
    4.2 任务解耦的结构设计第37-41页
        4.2.1 基于坐标卷积的回归分支设计第37-40页
        4.2.2 基于可变形卷积的分类分支设计第40-41页
    4.3 超参设置第41页
    4.4 本章小结第41-42页
第五章 实验与分析第42-57页
    5.1 实验准备第42-43页
        5.1.1 数据集介绍第42页
        5.1.2 实验配置第42-43页
        5.1.3 评价标准第43页
    5.2 与前沿的方法比较第43-46页
    5.3 消融实验第46-54页
        5.3.1 本文主要创新点消融实验第46-48页
        5.3.2 一致性head消融实验第48-50页
        5.3.3 Coord Conv和 Deformable Conv的作用第50-52页
        5.3.4 不同Backbone实验结果第52-54页
    5.4 实验结果小结第54-55页
    5.5 本章小结第55-57页
总结与展望第57-58页
    本文工作总结第57页
    展望第57-58页
参考文献第58-62页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果第62-63页
致谢第63-64页
附件第64页

 
 
论文编号BS4734459,这篇论文共64
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