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基于YOLOv3的危險物品檢測模型研究與改進

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基于YOLOv3的危險物品檢測模型研究與改進
論文目錄
 
中文摘要第1-5頁
Abstract第5-9頁
第一章 緒論第9-14頁
  1.1 研究背景及意義第9-10頁
  1.2 國內外研究現狀分析第10-12頁
  1.3 論文主要內容與組織結構第12-14頁
第二章 基于深度學習的目標檢測模型分析第14-26頁
  2.1 “two-stage”目標檢測模型簡介第14-18頁
    2.1.1 R-CNN概述第14-15頁
    2.1.2 SPP-net概述第15-16頁
    2.1.3 Fast R-CNN概述第16-17頁
    2.1.4 Faster R-CNN概述第17-18頁
  2.2 “one-stage”目標檢測模型簡介第18-24頁
    2.2.1 YOLO概述第19-20頁
    2.2.2 YOLOv2 概述第20-21頁
    2.2.3 YOLOv3 概述第21-24頁
  2.3 兩類檢測模型性能對比第24-26頁
第三章 深度學習模型訓練及常見問題分析第26-36頁
  3.1 梯度下降與反向傳播算法第26-31頁
    3.1.1 梯度下降第26-28頁
    3.1.2 反向傳播算法第28-31頁
  3.2 模型訓練中的常見問題第31-36頁
    3.2.1 梯度消失第31-32頁
    3.2.2 過擬合第32-34頁
    3.2.3 邊框的選擇第34-36頁
第四章 基于YOLOv3 模型的改進及實驗結果分析第36-49頁
  4.1 實驗數據及實驗環境第36-39頁
    4.1.1 實驗數據第36-39頁
    4.1.2 實驗環境第39頁
  4.2 實驗目的及相關參數設定第39-40頁
  4.3 模型改進及實驗結果分析第40-48頁
    4.3.1 基于k-fold方法的數據預處理第40-41頁
    4.3.2 基于密集連接的改進YOLOv第41-45頁
    4.3.3 基于soft-NMS的邊框選擇第45-47頁
    4.3.4 改進模型的整體性能評估第47-48頁
  4.4 本章總結第48-49頁
第五章 總結與展望第49-51頁
  5.1 工作總結第49頁
  5.2 未來工作展望第49-51頁
參考文獻第51-54頁
在學期間的研究成果第54-55頁
致謝第55頁

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