基于深度学习的汽车车型识别关键问题研究



基于深度学习的汽车车型识别关键问题研究

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基于深度学习的汽车车型识别关键问题研究

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-4页
1 绪论	第7-15页
1.1 研究背景及意义	第7-8页
1.2 相关工作	第8-12页
1.2.1 汽车车型识别(VMR)	第8-11页
1.2.2 汽车车型数据集	第11-12页
1.3 本文工作	第12-14页
1.4 本章小结	第14-15页
2 汽车车型识别数据库	第15-31页
2.1 汽车数据集	第15-17页
2.1.1 Stanford Cars	第15-16页
2.1.2 VMMRdb	第16页
2.1.3 Compcars	第16-17页
2.2 MTV-1638s	第17-19页
2.3 汽车数据集的属性研究	第19-23页
2.4 数据集紧致性评估方法	第23-30页
2.5 本章小结	第30-31页
3 汽车车型识别算法	第31-55页
3.1 深度卷积神经网络(DCNN)	第31-38页
3.1.1 DCNN—网络结构	第31-34页
3.1.2 汽车车型识别常用网络模型	第34-38页
3.2 汽车细粒度分类方法	第38-39页
3.3 车型识别方法数值实验与分析	第39-46页
3.3.1 神经网络优化算法	第40-41页
3.3.2 数据增强	第41-43页
3.3.3 实验结果	第43-46页
3.4 多阶段卷积神经网络(MS-CNN)	第46-49页
3.4.1 空间金字塔池化	第46-47页
3.4.2 1 *1 卷积层	第47-48页
3.4.3 全局平均池化	第48页
3.4.4 损失函数	第48-49页
3.5 MS-CNN网络模型	第49-52页
3.5.1 神经网络结构	第49-50页
3.5.2 神经网络可视化	第50-52页
3.6 MS-CNN实验结果与分析	第52-54页
3.7 本章小结	第54-55页
结论	第55-57页
参考文献	第57-62页
致谢	第62-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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