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基于深度学习的实时目标检测

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基于深度学习的实时目标检测
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-18页
  1.1 研究背景与意义第12页
  1.2 研究现状第12-15页
    1.2.1 传统的目标检测方法第13页
    1.2.2 基于区域假设与CNN特征相结合的目标检测方法第13-14页
    1.2.3 基于回归的目标检测方法第14-15页
  1.3 技术难点、主要研究内容和创新点第15-17页
    1.3.1 目标检测流程第15页
    1.3.2 技术难点第15-16页
    1.3.3 主要研究内容第16页
    1.3.4 创新点第16-17页
  1.4 文章结构第17-18页
第2章 相关工作第18-32页
  2.1 概述第18-19页
  2.2 卷积神经网络的基本结构第19-25页
    2.2.1 卷积层第19-21页
    2.2.2 池化层第21-22页
    2.2.3 激活函数第22-25页
  2.3 相关目标检测算法第25-31页
    2.3.1 传统目标检测算法第25-27页
    2.3.2 基于区域假设与CNN特征相结合的目标检测方法第27-29页
    2.3.3 基于回归的目标检测方法第29-31页
  2.4 本章小结第31-32页
第3章 基于深度学习的目标检测第32-43页
  3.1 引言第32页
  3.2 系统框架第32-33页
  3.3 特征提取网络第33-37页
    3.3.1 基础特征提取网络第33-34页
    3.3.2 基于“门”结构的特征融合网络第34-37页
  3.4 检测器第37-39页
  3.5 优化算法第39-41页
    3.5.1 损失函数第39-40页
    3.5.2 优化与训练第40-41页
  3.6 目标检测输出第41-42页
  3.7 本章小结第42-43页
第4章 实验结果与分析第43-53页
  4.1 数据集与评价方法第43-45页
    4.1.1 数据集介绍第43-44页
    4.1.2 评价方法第44-45页
  4.2 模型训练与参数设置第45页
  4.3 模型有效性分析第45-49页
    4.3.1 门结构分析第45-48页
    4.3.2 双分支检测器分析第48页
    4.3.3 损失函数分析第48-49页
  4.4 与前沿方法的性能比较第49-52页
  4.5 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-60页
致谢第60-61页
附录A 发表论文和参加科研情况说明第61页

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