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基于编解码框架的图像语义描述研究

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基于编解码框架的图像语义描述研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第7-20页
    1.1 研究背景与意义第7-8页
    1.2 图像语义描述当前研究现状第8-15页
        1.2.1 自上而下的图像语义描述方法第8-11页
        1.2.2 自下而上的图像语义描述方法第11-12页
        1.2.3 自上而下与自下而上相结合的图像语义描述方法第12-14页
        1.2.4 基于强化学习的图像语义描述方法第14-15页
    1.3 本文的主要工作及创新点第15-16页
    1.4 深度学习常用框架介绍与比较第16-18页
    1.5 论文的内容和结构第18-20页
第二章 基于编解码框架的图像语义描述第20-39页
    2.1 图像编码网络第20-30页
        2.1.1 卷积神经网络第20-26页
        2.1.2 Inception-v4图像编码网络第26-28页
        2.1.3 卷积神经网络的发展与现状第28-30页
    2.2 序列解码网络第30-39页
        2.2.1 词嵌入网络第30-31页
        2.2.2 循环神经网络第31-32页
        2.2.3 LSTM序列解码网络第32-35页
        2.2.4 带有注意力机制的序列解码网络第35-36页
        2.2.5 循环神经网络发展现状第36-39页
第三章 自动重构网络第39-45页
    3.1 编解码模型所存在的问题第39-40页
    3.2 自动重构网络的模型结构第40-43页
    3.3 自动重构网络的训练策略讨论第43-45页
第四章 实验结果和分析第45-58页
    4.1 实验数据集和评价标准第45-49页
        4.1.1 MSCOCO数据集第45-46页
        4.1.2 图像语义描述评价标准第46-49页
    4.2 实验的参数配置第49-50页
    4.3 模型的性能比较与分析第50-53页
    4.4 训练阶段与测试阶段差异性分析第53-56页
    4.5 重构网络权重的影响第56页
    4.6 置换顺序的序列化MNIST手写数字分类第56-58页
第五章 总结与展望第58-60页
    5.1 工作总结第58-59页
    5.2 工作展望第59-60页
参考文献第60-65页
攻读硕士期间科研经历与科研成果第65-66页
致谢第66-67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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