基于卷积神经网络的行人检测方法研究



基于卷积神经网络的行人检测方法研究

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基于卷积神经网络的行人检测方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-8页
第一章绪论	第11-20页
1.1 研究工作的背景与意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 基于手工特征的行人检测方法	第12-13页
1.2.2 基于深度特征的行人检测方法	第13-15页
1.3 行人检测技术研究难点	第15-17页
1.4 本文主要研究内容	第17-18页
1.5 本文结构安排	第18-20页
第二章基于卷积神经网络的行人检测方法核心基础	第20-38页
2.1 深度学习核心基础	第20-23页
2.1.1 卷积神经网络理论基础	第20-22页
2.1.2 卷积神经网络优化训练	第22-23页
2.2 特征提取基础网络	第23-28页
2.2.1 经典深度网络	第24-26页
2.2.2 高效轻量网络	第26-28页
2.3 基于卷积神经网络的行人检测方法	第28-36页
2.3.1 基于候选框的多阶段检测方法	第29-32页
2.3.2 基于回归的单阶段检测方法	第32-34页
2.3.3 行人检测方法中核心概念	第34-36页
2.4 本章小结	第36-38页
第三章基于卷积神经网络的行人检测方法优化改进	第38-49页
3.1 基于多语义信息融合的特征提取网络改进	第38-43页
3.1.1 改进动机	第38-39页
3.1.2 多语义信息融合辅助网络	第39-40页
3.1.3 基于多层级语义融合的特征提取网络构建	第40-43页
3.2 基于目标多级预测的单阶段框架改进	第43-47页
3.2.1 改进动机	第43-44页
3.2.2 目标多级预测	第44-45页
3.2.3 基于目标多级预测的单阶段框架构建	第45-47页
3.3 SF-MP-SSD单阶段行人检测算法	第47-48页
3.4 本章小结	第48-49页
第四章实验及结果分析	第49-67页
4.1 实验数据集及模型性能评价标准	第49-53页
4.1.1 行人数据集	第49-52页
4.1.2 评价指标	第52-53页
4.2 基本实验环境及实验流程说明	第53-55页
4.2.1 实验环境说明	第53页
4.2.2 实验实现细节	第53-55页
4.3 优化器及激活函数选择	第55-57页
4.3.1 优化算法选择	第55-56页
4.3.2 激活函数选择	第56-57页
4.4 SF-MP-SSD算法在两类复杂场景下的检测效果验证	第57-65页
4.4.1 多层级语义融合效果验证	第57-59页
4.4.2 行人目标多级预测效果验证	第59-61页
4.4.3 SF-MP-SSD行人检测效果验证	第61-64页
4.4.4 实验结果分析总结	第64-65页
4.5 本章小结	第65-67页
第五章全文总结与展望	第67-69页
5.1 全文工作总结	第67-68页
5.2 后续工作展望	第68-69页
致谢	第69-70页
参考文献	第70-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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