基于生成对抗网络的感兴趣区域目标检测方法



基于生成对抗网络的感兴趣区域目标检测方法

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基于生成对抗网络的感兴趣区域目标检测方法

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6页
第1章绪论	第9-14页
1.1 研究的背景和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 目标检测模型研究现状	第10-11页
1.2.2 生成对抗网络研究现状	第11-12页
1.3 研究内容	第12-13页
1.4 章节安排	第13-14页
第2章目标检测相关模型	第14-27页
2.1 传统目标检测模型	第14-20页
2.1.1 特征检验子	第14-18页
2.1.2 传统目标检测模型	第18-20页
2.2 深度学习	第20-23页
2.2.1 深度学习的起源	第20-21页
2.2.2 卷积神经网络	第21-23页
2.3 基于深度学习的目标检测	第23-25页
2.3.1 Faster RCNN目标检测模型	第23-25页
2.3.2 SSD目标检测模型	第25页
2.4 本章小结	第25-27页
第3章生成对抗网络与感兴趣区域	第27-40页
3.1 生成对抗网络	第27-30页
3.1.1 图像映射模型	第29-30页
3.2 LOCGAN感兴趣区域模型	第30-36页
3.2.1 LOCGAN模型框架	第31-33页
3.2.2 LOCGAN模型实验和性能分析	第33-36页
3.3 基于LOCGAN目标检测模型	第36-39页
3.3.1 实验及数据分析	第37-39页
3.4 本章小结	第39-40页
第4章基于LOCGAN的目标检测数据增强模型	第40-50页
4.1 调整DSSD网络结构	第42-43页
4.2 基于感兴趣区域的数据增强方法	第43-46页
4.3 实验细节和性能分析	第46-48页
4.3.1 PASCAL VOC2007	第46页
4.3.2 PASCAL VOC2012	第46-47页
4.3.3 实验结果展示	第47-48页
4.3.4 性能分析	第48页
4.4 本章小结	第48-50页
第5章总结与展望	第50-52页
5.1 总结	第50页
5.2 展望	第50-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-56页
附录	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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