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基于深度学习的行人检测研究

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基于深度学习的行人检测研究
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 研究背景及意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.2.1 国外研究现状第13-14页
    1.2.2 国内研究现状第14-16页
  1.3 论文的主要工作第16-17页
  1.4 论文的组织结构第17-18页
第2章 相关背景及技术介绍第18-35页
  2.1 行人检测方法和技术简介第18-22页
    2.1.1 决策树算法第18-20页
    2.1.2 Adaboost算法第20-21页
    2.1.3 基于聚合通道特征的行人检测第21-22页
  2.2 深度学习原理及背景第22-29页
    2.2.1 深度学习背景第23-24页
    2.2.2 深度神经网络概述第24-26页
    2.2.3 常见的深度学习网络模型第26-29页
  2.3 训练深度神经网络第29-34页
    2.3.1 训练深度神经网络技巧第29-32页
    2.3.2 随机梯度下降法第32-34页
  2.4 小结第34-35页
第3章 混合多刻度神经网络的行人检测第35-47页
  3.1 卷积神经网络第35-36页
  3.2 基于混合多刻度网络的行人检测第36-40页
    3.2.1 方法概述第36-38页
    3.2.2 区域生成网络第38-40页
    3.2.3 检测网络第40页
  3.3 实验仿真第40-46页
    3.3.1 行人检测数据集简介第40-41页
    3.3.2 实验设置第41页
    3.3.3 实验结果与分析第41-46页
  3.4 小结第46-47页
第4章 基于通道选择的深度学习行人检测第47-58页
  4.1 引言第47页
  4.2 SSD目标检测框架第47-48页
  4.3 基于通道选择的深度学习行人检测第48-53页
    4.3.1 SE网络模块简介第48-49页
    4.3.2 方法概述第49页
    4.3.3 网络结构设计第49-51页
    4.3.4 网络训练第51-53页
  4.4 实验仿真第53-57页
    4.4.1 实验设置第53页
    4.4.2 实验结果与分析第53-57页
  4.5 小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-66页
附录A 攻读硕士学位期间获得的专利著作第66-67页
附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目第67-68页
致谢第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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