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基于深度学习的单目图像深度恢复

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基于深度学习的单目图像深度恢复
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  1.1 研究背景与意义第10-12页
  1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.2.1 传统单目深度恢复方法第12-14页
    1.2.2 基于深度学习的单目图像深度恢复方法第14-16页
  1.3 本文主要内容和论文架构第16-18页
第2章 理论基础第18-34页
  2.1 引言第18页
  2.2 深度信息表示方法第18-21页
    2.2.1 绝对深度信息第19-20页
    2.2.2 相对深度信息第20-21页
  2.3 深度学习基本理论第21页
  2.4 神经网络第21-31页
    2.4.1 神经网络模型第21-23页
    2.4.2 卷积神经网络第23-29页
    2.4.3 卷积神经网络训练方法第29-31页
  2.5 深度学习框架介绍第31-33页
  2.6 本章小结第33-34页
第3章 基于改进DenseNet的单目图像深度恢复第34-55页
  3.1 引言第34-35页
  3.2 网络模型第35-50页
    3.2.1 模型概述第35-36页
    3.2.2 图像预处理模块第36页
    3.2.3 多尺度网络结构第36-38页
    3.2.4 改进DenseNet模块第38-43页
    3.2.5 上采样模块第43-46页
    3.2.6 损失函数第46-48页
    3.2.7 降低过拟合第48-50页
  3.3 实验设置与结果第50-54页
    3.3.1 常用数据集第50-51页
    3.3.2 实验设置第51页
    3.3.3 评价指标第51-52页
    3.3.4 实验结果第52-54页
  3.4 本章小结第54-55页
第4章 基于嵌入式的模型移植第55-60页
  4.1 引言第55页
  4.2 树莓派简介第55-56页
  4.3 树莓派基础环境搭建第56-57页
  4.4 TensorFlow环境搭建第57-58页
  4.5 模型移植第58-59页
  4.6 本章小结第59-60页
第5章 总结与展望第60-62页
  5.1 总结第60-61页
  5.2 展望第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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