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基于生成對抗網絡的語義分割方法研究

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基于生成對抗網絡的語義分割方法研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
abstract第5-10頁
第1章 緒論第10-24頁
  1.1 課題研究背景及意義第10-12頁
  1.2 國內外研究現狀第12-21頁
    1.2.1 基于深度卷積神經網絡的全監督學習與語義分割第13-15頁
    1.2.2 基于生成式對抗網絡(GAN)的語義分割第15-18頁
    1.2.3 基于域自適應的弱監督特征學習與語義分割第18-21頁
  1.3 論文的研究內容和結構安排第21-24頁
    1.3.1 論文主要研究內容第21-22頁
    1.3.2 論文結構安排第22-24頁
第2章 基礎理論第24-37頁
  2.1 引言第24頁
  2.2 深度學習第24-32頁
    2.2.1 卷積神經網絡以及經典深度網絡框架第25-29頁
    2.2.2 生成式對抗網絡第29-32頁
  2.3 基于深度學習的語義分割第32-36頁
  2.4 本章小結第36-37頁
第3章 基于自適應對抗學習的半監督圖像語義分割第37-46頁
  3.1 引言第37頁
  3.2 算法框架第37-38頁
  3.3 基于對抗網絡的半監督訓練第38-41頁
    3.3.1 訓練目標第38-40頁
    3.3.2 網絡架構第40-41頁
  3.4 實驗結果與分析第41-45頁
    3.4.1 實驗環境第41頁
    3.4.2 訓練參數設定第41-42頁
    3.4.3 評估數據集和評估矩陣第42-45頁
  3.5 本章小結第45-46頁
第4章 基于學習率域自適應GAN的城市場景語義分割第46-60頁
  4.1 引言第46-48頁
  4.2 算法模型第48-53頁
    4.2.1 訓練數據集獲取第48-49頁
    4.2.2 模型的描述第49-50頁
    4.2.3 生成網絡:DeepLab-v2第50-52頁
    4.2.4 基于學習率動態調整多層特征的區域自適應第52-53頁
    4.2.5 網絡訓練第53頁
  4.3 實驗結果及分析第53-58頁
  4.4 本章小結第58-60頁
第5章 總結與展望第60-63頁
  5.1 工作總結第60-61頁
  5.2 研究展望第61-63頁
參考文獻第63-68頁
攻讀碩士期間撰寫的論文和參加科研情況第68-69頁
一 攻讀碩士學位期間撰寫的論文第68頁
二 攻讀碩士學位期間參加科研情況第68-69頁
致謝第69-70頁

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卷積神經網絡 語義分割 半/弱監督學習 生成對抗網絡 多特征融合 域自適應 學習率
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