面向自动驾驶的语义分割和目标检测技术



面向自动驾驶的语义分割和目标检测技术

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面向自动驾驶的语义分割和目标检测技术

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第一章绪论	第11-20页
1.1 课题的研究背景与意义	第11-12页
1.2 研究现状	第12-17页
1.2.1 目标检测识别研究现状	第12-13页
1.2.2 人体骨架线检测研究现状	第13-14页
1.2.3 像素级图像语义分割研究现状	第14-16页
1.2.4 模型压缩	第16-17页
1.3 论文的主要研究内容	第17-18页
1.4 本文章节安排	第18-20页
第二章人工神经网络理论基础	第20-32页
2.1 引言	第20页
2.2 人工神经网络设计	第20-28页
2.2.1 卷积层和激活层	第21-23页
2.2.2 池化层和全连接层	第23-24页
2.2.3 反向传播算法	第24-25页
2.2.4 梯度弥散与梯度爆炸	第25-26页
2.2.5 深度残差神经网络	第26-28页
2.3 自动驾驶感知基础	第28-31页
2.3.1 目标检测识别	第28-29页
2.3.2 人体骨架线检测	第29-30页
2.3.3 像素级语义分割	第30-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第三章目标深度识别网络构建研究	第32-38页
3.1 引言	第32页
3.2 基于动态深度残差网络的目标识别模型	第32-35页
3.3 实验设计与数据处理	第35-37页
3.4 本章小结	第37-38页
第四章人体骨架线深度检测网络构建研究	第38-45页
4.1 引言	第38页
4.2 基于RGB图像的人体骨架线识别网络模型设计	第38-42页
4.2.1 网络模型	第38-41页
4.2.2 虚拟骨架线数据样本生成	第41-42页
4.3 实验结果分析	第42-44页
4.4 本章小结	第44-45页
第五章基于多尺度池化拼接的深度语义分割网络构建研究	第45-50页
5.1 引言	第45-46页
5.2 多尺度池化	第46-47页
5.2.1 多尺度池化拼接模块	第46页
5.2.2 多尺度池化拼接模块实现细节	第46-47页
5.3 实验结果分析	第47-49页
5.4 本章小结	第49-50页
第六章基于模型参数共用的网络小型化研究	第50-61页
6.1 提取低层语义信息	第50页
6.2 基于混合增强网络MIXNET的模型压缩	第50-54页
6.2.1 混合增强网络MixNet的理论基础	第51-52页
6.2.2 混合增强网络MixNet的模型验证	第52-54页
6.3 基于参数复用的模型压缩方法	第54-60页
6.3.1 参数复用的理论基础	第54-55页
6.3.2 网络结构	第55-57页
6.3.3 实验过程	第57-60页
6.3.3.1 状态数对结果的影响	第57-59页
6.3.3.2 状态顺序对结果的影响	第59页
6.3.3.3 识别目标对结果的影响	第59-60页
6.4 本章小结	第60-61页
第七章混合增强网络的实车验证	第61-66页
7.1 城市路况实测	第62-63页
7.2 高速路况实测	第63-65页
7.3 本章小结	第65-66页
第八章总结与展望	第66-71页
8.1 总结	第66-67页
8.2 展望	第67-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-75页

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