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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
本篇論文共
90
頁,
點擊這進入下載頁面
。
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