基于卷积神经网络的目标检测若干问题研究



基于卷积神经网络的目标检测若干问题研究

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基于卷积神经网络的目标检测若干问题研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-13页
第一章绪论	第13-31页
1.1 研究背景及研究意义	第13-15页
1.2 研究现状及存在问题	第15-24页
1.2.1 目标检测方法概述	第15-18页
1.2.2 基于分类卷积神经网络的目标检测方法	第18-21页
1.2.3 基于回归卷积神经网络的目标检测方法	第21-23页
1.2.4 问题与不足	第23-24页
1.3 研究内容及主要贡献	第24-28页
1.3.1 研究内容	第24-26页
1.3.2 主要贡献	第26-28页
1.4 章节组织结构	第28-31页
第二章卷积神经网络及其在车辆检测中的应用案例	第31-46页
2.1 卷积神经网络	第31-38页
2.1.1 发展过程	第31-32页
2.1.2 基本结构	第32-35页
2.1.3 训练方法	第35页
2.1.4 研究进展	第35-37页
2.1.5 常用模型	第37-38页
2.2 基于卷积神经网络的车辆检测方法	第38-45页
2.2.1 引言	第38-39页
2.2.2 模型设计	第39-42页
2.2.3 实验分析	第42-45页
2.3 本章小结	第45-46页
第三章面向监控场景的车辆检测器迁移方法	第46-64页
3.1 引言	第46-48页
3.2 方法概述	第48-49页
3.3 迁移车辆检测器	第49-53页
3.3.1 迁移特征	第49-51页
3.3.2 优化结构	第51-52页
3.3.3 网络调整	第52-53页
3.4 实验分析	第53-62页
3.4.1 UIUC车辆数据集	第53-56页
3.4.2 MIT交通数据集	第56-59页
3.4.3 UESTC道路数据集	第59-60页
3.4.4 讨论分析	第60-62页
3.5 本章小结	第62-64页
第四章面向监控场景的目标检测器构建方法	第64-88页
4.1 引言	第64-66页
4.2 方法概述	第66-67页
4.3 迁移卷积神经网络	第67-70页
4.3.1 预训练后的卷积神经网络	第67-68页
4.3.2 选择可用卷积核	第68-70页
4.4 学习上下文信息	第70-75页
4.4.1 上下文卷积神经网络	第70-73页
4.4.2 参数训练过程	第73-75页
4.5 估计边界框	第75页
4.6 实验分析	第75-86页
4.6.1 实验数据	第75-77页
4.6.2 实验设置	第77-78页
4.6.3 行人检测	第78-82页
4.6.4 参数分析	第82-85页
4.6.5 车辆检测	第85-86页
4.7 本章小结	第86-88页
第五章基于记忆预测的目标检测方法	第88-107页
5.1 引言	第88-90页
5.2 方法概述	第90-91页
5.3 基于记忆预测的分类模型	第91-93页
5.3.1 序列生成	第91页
5.3.2 特征提取	第91-92页
5.3.3 记忆存储	第92-93页
5.3.4 训练策略	第93页
5.4 基于记忆预测的回归模型	第93-96页
5.4.1 目标检测流程	第94页
5.4.2 回复式卷积神经网络	第94-96页
5.5 实验分析	第96-105页
5.5.1 实现细节	第96-97页
5.5.2 行人检测	第97-101页
5.5.3 分析讨论	第101-103页
5.5.4 车辆检测	第103-105页
5.6 本章小结	第105-107页
第六章基于序列学习的行人检测方法	第107-123页
6.1 引言	第107-109页
6.2 方法概述	第109-111页
6.3 基于记忆预测的序列学习模型	第111-115页
6.3.1 序列生成	第111页
6.3.2 特征提取	第111页
6.3.3 次序交换	第111-112页
6.3.4 记忆存储	第112-113页
6.3.5 联合学习	第113-115页
6.4 基于序列学习的行人检测模型	第115-116页
6.5 实验分析	第116-121页
6.5.1 实现细节	第116页
6.5.2 INRIA行人数据集	第116-118页
6.5.3 TUD行人数据集	第118-119页
6.5.4 分析讨论	第119-121页
6.6 本章小结	第121-123页
第七章总结与展望	第123-125页
7.1 全文总结	第123-124页
7.2 工作展望	第124-125页
致谢	第125-126页
参考文献	第126-141页
攻读博士学位期间取得的成果	第141-143页

本篇论文共143页，点击这进入下载页面。

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