基于深度学习的视觉显著性算法研究及应用



基于深度学习的视觉显著性算法研究及应用

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基于深度学习的视觉显著性算法研究及应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
符号对照表	第11-12页
缩略语对照表	第12-15页
第一章绪论	第15-23页
1.1 研究背景及意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-20页
1.3 论文主要工作	第20-21页
1.4 论文组织结构	第21-22页
1.5 本章小结	第22-23页
第二章基础知识	第23-37页
2.1 人眼视觉注意机制	第23-25页
2.1.1 人类视觉系统	第23-24页
2.1.2 视觉注意机制	第24-25页
2.2 图像特征	第25-26页
2.2.1 低级图像特征	第25-26页
2.2.2 中高级图像特征	第26页
2.3 卷积神经网络基础	第26-35页
2.3.1 卷积	第27-28页
2.3.2 池化	第28页
2.3.3 激活函数	第28-31页
2.3.4 经典卷积神经网络	第31-35页
2.4 本章小结	第35-37页
第三章基于FT算法的改进	第37-55页
3.1 FT算法	第37-39页
3.2 改进的FT算法REFT	第39-41页
3.2.1 REFT算法的主要工作	第39页
3.2.2 亮度特征和颜色特征归一化	第39-40页
3.2.3 图像中心显著目标增强	第40-41页
3.3 评价指标	第41-45页
3.3.1 混淆矩阵	第42页
3.3.2 评价标准	第42-45页
3.4 实验结果与分析	第45-53页
3.4.1 实验环境	第46页
3.4.2 实验数据集	第46页
3.4.3 实验数据对比	第46-53页
3.5 本章小结	第53-55页
第四章基于SEGNET网络的图像显著性算法研究	第55-73页
4.1 SEGNET图像分割网络	第55-56页
4.2 Decoder与正则化	第56-59页
4.2.1 Un Pooling技术	第56页
4.2.2 Un Sampling技术	第56-57页
4.2.3 Deconvolution技术	第57页
4.2.4 本文的Decoder方式	第57-58页
4.2.5 正则化	第58-59页
4.3 基于迁移学习的SEGNET显著性检测模型SSR	第59-63页
4.3.1 修改网络模型	第59-62页
4.3.2 准备训练数据和测试数据	第62-63页
4.4 网络训练与实验分析	第63-72页
4.4.1 实验环境	第63页
4.4.2 训练参数	第63-66页
4.4.3 实验数据及分析	第66-72页
4.5 本章小结	第72-73页
第五章总结与展望	第73-75页
5.1 工作总结	第73-74页
5.2 展望	第74-75页
参考文献	第75-79页
致谢	第79-81页
作者简介	第81-83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。

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