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航空器檢測識別的研究與應用

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航空器檢測識別的研究與應用
論文目錄
 
摘要第1-5頁
ABSTRACT第5-12頁
第一章 緒論第12-21頁
  1.1 研究背景與意義第12-13頁
  1.2 研究現狀第13-17頁
    1.2.1 目標檢測研究現狀2第13-16頁
    1.2.2 圖像分類研究現狀5第16-17頁
  1.3 研究內容第17-19頁
  1.4 章節安排第19-21頁
第二章 基于改進霍夫投票模型的航空器目標檢測算法第21-41頁
  2.1 圖像的局部特征描述第21-28頁
  2.2 基于SIFT特征構建的霍夫森林第28-30頁
  2.3 概率霍夫投票第30-34頁
  2.4 結合核密度估計的改進Mean-Shift搜索第34-38頁
  2.5 基于改進霍夫森林投票實現的目標檢測算法第38-40頁
  2.6 本章小結第40-41頁
第三章 基于深度卷積神經網絡的航空器目標檢測算法第41-61頁
  3.1 深度學習第41-49頁
    3.1.1 感知機第41-44頁
    3.1.2 多隱層網絡與反向傳播算法第44-47頁
    3.1.3 卷積神經網絡第47-49頁
  3.2 Region-Proposal在目標檢測網絡中的應用第49-53頁
    3.2.1 Selective-Search算法第49-51頁
    3.2.2 R-CNN目標檢測算法第51-53頁
  3.3 基于回歸的實時目標檢測算法第53-57頁
  3.4 實驗結果及其分析第57-60頁
  3.5 本章小結第60-61頁
第四章 基于深度卷積神經網絡的航空器類型識別算法第61-79頁
  4.1 卷積神經網絡在圖像分類任務上的應用第61-62頁
  4.2 AlexNet圖像分類網絡第62-67頁
    4.2.1 AlexNet網絡結構第62-63頁
    4.2.2 ReLU激活函數第63-65頁
    4.2.3 LRN局部響應歸一化第65-66頁
    4.2.4 Dropout第66-67頁
    4.2.5 網絡訓練第67頁
  4.3 ResNet圖像分類網絡第67-74頁
    4.3.1 網絡介紹第67-68頁
    4.3.2 殘差學習第68-69頁
    4.3.3 ResNet網絡結構第69-74頁
  4.4 基于卷積神經網絡實現的航空器類型識別算法第74-76頁
  4.5 實驗結果及其分析第76-78頁
  4.6 本章小結第78-79頁
第五章 總結與展望第79-81頁
  5.1 總結第79-80頁
  5.2 展望第80-81頁
參考文獻第81-87頁
致謝第87-88頁
攻讀碩士期間已發表(收錄)的論文第88-90頁

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