基于深度学习的图像分类技术研究



基于深度学习的图像分类技术研究

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基于深度学习的图像分类技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
· 研究背景与意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 关键技术简介	第13-15页
· 论文内容安排	第15-17页
第二章相关基础理论	第17-23页
· 局部约束线性编码	第17-18页
· 空间金字塔匹配	第18-19页
· 稀疏自编码器	第19-20页
· 卷积神经网络	第20-22页
· 本章小结	第22-23页
第三章基于全局非线性编码的图像分类	第23-35页
· 引言	第23-24页
· 图像全局非线性的度量	第24-28页
· 局部性约束	第24-25页
· 编码字典元素的局部相似性	第25-26页
· 全局非线性编码	第26-28页
· 基于全局非线性编码的图像分类	第28-29页
· 实验结果及分析	第29-33页
· 本章小结	第33-35页
第四章图像分类中卷积神经网络的构建	第35-55页
· 引言	第35-36页
· 基于稀疏自编码器的特征自学习	第36-39页
· 稀疏自编码器的网络结构	第36-37页
· 特征自学习及其可视化	第37-39页
· 基于卷积神经网络的图像分类	第39-45页
· 网络层次结构	第39-41页
· 训练过程	第41-45页
· 实验结果及分析	第45-52页
· 本章小结	第52-55页
第五章基于多尺度卷积神经网络的图像分类	第55-71页
· 引言	第55-56页
· 多尺度卷积神经网络	第56-59页
· 图像多尺度分解	第56-57页
· 池化降维处理	第57-59页
· 基于多尺度卷积神经网络的图像分类	第59-62页
· 实验结果及分析	第62-69页
· 本章小结	第69-71页
第六章总结与展望	第71-75页
· 本文总结	第71-72页
· 未来工作与展望	第72-75页
参考文献	第75-81页
致谢	第81-83页
硕士期间参加科研项目、发表论文、申请专利、获奖情况	第83-84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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