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基于特征共享的高效物体检测
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基于特征共享的高效物体检测
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-20页
第一章 绪论第20-34页
　　· 物体检测简介第20页
　　· 研究意义第20-22页
　　· 算法框架第22-24页
　　· 主要困难第24-25页
　　· 研究现状第25-31页
　　· 研究趋势第31页
　　· 主要创新点第31-32页
　　· 章节安排第32-34页
第二章 相关工作第34-50页
　　· 物体检测的特征第34-39页
　　　　· 像素特征第34-37页
　　　　· 特征描述子第37-38页
　　　　· 深度卷积神经网络特征第38-39页
　　· 物体检测的组件第39-45页
　　　　· 分类器第39-42页
　　　　· 外边框回归第42-43页
　　　　· 区域生成第43-44页
　　　　· 非极大值抑制第44-45页
　　· 物体检测的算法框架第45-50页
　　　　· 决策树提升模型第45页
　　　　· 可形变部件模型第45-47页
　　　　· 深度卷积神经网络第47-50页
第三章 基于SPP的多区域特征共享第50-62页
　　· 空间金字塔池化(SPP)第50-53页
　　　　· 卷积层与特征图像第50-51页
　　　　· 空间金字塔池化层第51-53页
　　· 空间金字塔池化在物体检测中的应用第53-56页
　　　　· 算法框架第53-54页
　　　　· 从输入图像到特征图像的映射第54-55页
　　　　· 复杂度与运行时间第55-56页
　　· 实验及应用第56-60页
　　　　· Pascal VOC上的实验结果第56-57页
　　　　· 多模型融合的提升第57-58页
　　　　· ILSVRC 2014比赛第58-60页
　　· 小结与讨论第60-62页
第四章 基于RPN的多尺度特征共享第62-86页
　　· 区域生成网络第63-68页
　　　　· 锚点第64-66页
　　　　· 损失函数第66-67页
　　　　· 区域生成网络的训练第67-68页
　　· 区域生成与分类网络共享特征第68-69页
　　· 实现细节第69-71页
　　· 实验及应用第71-85页
　　　　· Pascal VOC上的实验结果第71-78页
　　　　· COCO上的实验结果第78-79页
　　　　· 从COCO到VOC第79-81页
　　　　· COCO 2015比赛第81-83页
　　　　· ILSVRC 2015比赛第83-85页
　　· 小结与讨论第85-86页
第五章 基于LBF的子图内多区域以及多任务特征共享第86-106页
　　· 基于LBF的人脸对准第86-98页
　　　　· 级联回归框架第86-87页
　　　　· 局部二值特征第87-90页
　　　　· 局部性约束第90-92页
　　　　· 共享特征及全局回归第92页
　　　　· 实验验证第92-98页
　　· 联合对准与检测第98-104页
　　　　· 对准促进更好的分类第99页
　　　　· 统一的级联架构第99-100页
　　　　· 共享特征的对准与检测第100-101页
　　　　· 实验验证第101-104页
　　· 小结与讨论第104-106页
第六章 总结与展望第106-110页
　　· 研究工作总结第106-107页
　　· 不足与展望第107-110页
参考文献第110-122页
致谢第122-124页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第124-125页

本篇论文共125页，点击这进入下载页面。
 
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