基于深度学习的手绘草图检索及相关研究



基于深度学习的手绘草图检索及相关研究

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基于深度学习的手绘草图检索及相关研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 论文主要工作与创新	第13-16页
1.3.1 本文的主要工作	第13-15页
1.3.2 本文的主要创新点	第15-16页
1.4 论文结构安排	第16-18页
第二章相关技术及研究	第18-30页
2.1 草图检索	第18-19页
2.2 跨域检索	第19-23页
2.2.1 相似性度量(相对损失)	第19-21页
2.2.2 跨域检索在电商领域的应用(三元组损失)	第21-23页
2.3 异构网络	第23-24页
2.4 深度哈希算法	第24-28页
2.4.1 深度哈希算法	第24-27页
2.4.2 端到端的深度哈希	第27-28页
2.5 本章小结	第28-30页
第三章基于异构网络的跨域细粒度草图检索	第30-46页
3.1 基于草图检索的异构网络模型	第30-35页
3.1.1 异构网络模型	第31-33页
3.1.2 网络结构	第33-34页
3.1.3 训练过程	第34-35页
3.2 融入绘制顺序特征的多通道异构网络	第35-36页
3.3 实验设计	第36-39页
3.3.1 数据集	第36-38页
3.3.2 草图与图片匹配	第38页
3.3.3 具体的参数设计	第38页
3.3.4 评估标准	第38-39页
3.4 实验结果与分析	第39-43页
3.4.1 模型实验结果对比	第39-41页
3.4.2 绘制顺序对检索的效果	第41页
3.4.3 异构网络模型中不同网络分支的结果对比	第41-43页
3.4.4 域内检索	第43页
3.5 实验结论	第43-44页
3.6 本章小结	第44-46页
第四章基于异构网络的哈希索引算法	第46-58页
4.1 基于异构网络模型的深度哈希算法	第46-51页
4.1.1 基于异构网络的深度哈希模型	第47-48页
4.1.2 损失函数与松弛	第48-51页
4.1.3 训练过程	第51页
4.2 实验设计	第51-53页
4.2.1 数据集	第51-52页
4.2.2 具体的参数设计	第52-53页
4.2.3 评价标准	第53页
4.2.4 匹配	第53页
4.3 实验结果分析与总结	第53-56页
4.3.1 模型对比结果	第53-54页
4.3.2 返回图像数量的结果比较	第54-55页
4.3.3 哈希码长度的结果比较	第55-56页
4.4 实验结论	第56-57页
4.5 草图检索系统	第57页
4.6 本章小结	第57-58页
第五章总结与展望	第58-60页
5.1 论文总结	第58-59页
5.2 进一步研究与展望	第59-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-66页
攻读硕士学位期间发表论文	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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