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改進DCNN算法及其在無人機目標識別中應用

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改進DCNN算法及其在無人機目標識別中應用
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第一章 緒論第8-15頁
  1.1 研究背景及意義第8-9頁
  1.2 國內外研究現狀第9-13頁
    1.2.1 機器視覺第9-10頁
    1.2.2 深度學習第10-12頁
    1.2.3 目標識別第12-13頁
  1.3 論文主要研究內容以及章節安排第13-15頁
第二章 一種改進的深度卷積神經網絡算法第15-30頁
  2.1 經典的機器學習算法第15-18頁
    2.1.1 邏輯回歸第15-16頁
    2.1.2 神經網絡第16-17頁
    2.1.3 支持向量機第17-18頁
  2.2 深度學習算法第18-22頁
    2.2.1 深度卷積神經網絡第19-20頁
    2.2.2 深度殘差網絡第20-22頁
  2.3 一種多捷聯式殘差網絡的圖像分類第22-25頁
    2.3.1 多捷聯式殘差學習模塊第22-23頁
    2.3.2 搭建深度殘差網絡模型第23-25頁
  2.4 圖像分類實驗第25-29頁
    2.4.1 實驗數據第25頁
    2.4.2 實驗結果第25-29頁
  2.5 小結第29-30頁
第三章 基于深度卷積神經網絡的無人機多目標分類識別第30-43頁
  3.1 深度學習經典開源框架第30-33頁
    3.1.1 Caffe框架第30-31頁
    3.1.2 Tensorflow框架第31-32頁
    3.1.3 PyTorch框架第32-33頁
  3.2 目標識別網絡第33-35頁
    3.2.1 YOLO算法第33-34頁
    3.2.2 SSD算法第34-35頁
  3.3 基于深度殘差網絡的無人機多目標識別第35-39頁
    3.3.1 級聯區域搜索網絡第35-38頁
    3.3.2 級聯區域搜索網絡的數學模型第38-39頁
  3.4 目標檢測實驗第39-42頁
    3.4.1 PASCAL VOC數據集第39頁
    3.4.2 無人機目標識別數據集第39-42頁
  3.5 小結第42-43頁
第四章 基于深度學習的特征點修正人臉識別第43-54頁
  4.1 引言第43頁
  4.2 人臉檢測與人臉關鍵點檢測算法第43-46頁
    4.2.1 級聯回歸檢測第44頁
    4.2.2 基于深度學習的特征點修正人臉識別算法第44-46頁
  4.3 搭建關鍵點修正的人臉識別網絡第46-49頁
  4.4 實驗第49-53頁
    4.4.1 實驗數據第49-50頁
    4.4.2 實驗第50-53頁
  4.5 小結第53-54頁
第五章 結論與展望第54-56頁
  5.1 總結第54-55頁
  5.2 展望第55-56頁
參考文獻第56-62頁
發表論文和參加科研情況說明第62-63頁
致謝第63-64頁

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