基于机器视觉的目标分拣算法研究



基于机器视觉的目标分拣算法研究

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基于机器视觉的目标分拣算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-15页
1 绪论	第15-22页
1.1 背景及意义	第15-16页
1.2 机器视觉目标分拣算法研究现状	第16-20页
1.2.1 传统目标分拣算法	第16-17页
1.2.2 基于深度学习的目标分拣算法	第17-20页
1.3 主要研究内容及章节安排	第20-22页
2 基于深度学习的目标分拣算法相关知识	第22-38页
2.1 人工神经网络	第22-23页
2.2 卷积神经网络	第23-36页
2.2.1 卷积神经网络结构	第24-29页
2.2.2 激活函数	第29-33页
2.2.3 优化函数	第33-34页
2.2.4 Dropout与批标准化过程	第34-36页
2.2.5 卷积神经网络的训练	第36页
2.3 深度学习框架	第36-37页
2.4 本章小结	第37-38页
3 目标分类算法研究	第38-58页
3.1 引言	第38页
3.2 深度学习分类网络	第38-46页
3.2.1 VGGNet网络	第39-40页
3.2.2 Inception网络	第40-42页
3.2.3 ResNet网络	第42-44页
3.2.4 MobileNet网络	第44-46页
3.3 改进单核ResNet分类算法	第46-53页
3.3.1 改进单核深度分离卷积残差块	第46-47页
3.3.2 改进后网络训练	第47-53页
3.4 改进多核ResNet分类算法	第53-57页
3.4.1 改进多核深度分离卷积残差块	第53-54页
3.4.2 改进后网络训练	第54-57页
3.5 本章小结	第57-58页
4 目标检测网络研究	第58-69页
4.1 引言	第58页
4.2 Faster-RCNN目标检测框架	第58-61页
4.3 目标检测数据集	第61-65页
4.3.1 公共数据集	第61-64页
4.3.2 自建数据集	第64-65页
4.4 改进检测网络	第65-67页
4.5 本章小结	第67-69页
5 目标分拣实现	第69-79页
5.1 引言	第69页
5.2 系统软硬件平台	第69-70页
5.3 数据集制作	第70-72页
5.4 基于Baxter机器人分拣实现	第72-78页
5.5 本章小结	第78-79页
6 总结与展望	第79-81页
6.1 课题研究内容总结	第79-80页
6.2 展望	第80-81页
参考文献	第81-85页
致谢	第85-86页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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