面向图像分类的CNN特征提取和结构优化



面向图像分类的CNN特征提取和结构优化

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面向图像分类的CNN特征提取和结构优化

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-8页
第一章引言	第8-13页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 卷积神经网络国内外研究现状	第9-11页
1.2.1 国外研究现状	第9-10页
1.2.2 国内研究现状	第10-11页
1.3 本文的研究内容	第11页
1.4 本文的组织结构	第11-13页
第二章相关技术概述	第13-19页
2.1 CNN识别原理	第13页
2.2 CNN特征提取	第13-15页
2.2.1 卷积层	第13-14页
2.2.2 降采样层	第14页
2.2.3 全连接层	第14-15页
2.3 Caffe深度学习框架的概述及搭建	第15-18页
2.3.1 Caffe深度学习框架的基本介绍	第15页
2.3.2 Caffe深度学习框架的特征	第15页
2.3.3 Caffe框架搭建所需要的软件	第15-16页
2.3.4 Caffe框架安装步骤	第16-18页
2.4 本章小结	第18-19页
第三章基于特征整合的VGGNet-CNN草地分类研究	第19-30页
3.1 数据集	第19-20页
3.1.1 研究区域	第19页
3.1.2 数据集	第19-20页
3.2 数据预处理	第20-22页
3.3 面向CNN的特征整合	第22-24页
3.3.1 特征选择	第22-23页
3.3.2 双线性整合	第23-24页
3.4 实验设计	第24页
3.5 实验结果与分析	第24-28页
3.6 本章小结	第28-30页
第四章基于改进LeNet-5卷积神经网络交通标志的识别	第30-38页
4.1 相关研究	第30页
4.2 LeNet-5网络模型概述	第30-32页
4.3 对卷积神经网络LeNet-5的改进	第32-33页
4.4 实验与分析	第33-37页
4.4.1 实验数据	第33页
4.4.2 实验平台	第33-34页
4.4.3 实验结果与分析	第34-37页
4.5 本章小结	第37-38页
第五章结语与展望	第38-40页
5.1 总结	第38-39页
5.2 展望	第39-40页
参考文献	第40-44页
在校期间发表论文情况	第44-45页
致谢	第45-47页

本篇论文共47页，点击这进入下载页面。

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