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結合先驗知識的多域卷積神經網絡目標跟蹤

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結合先驗知識的多域卷積神經網絡目標跟蹤
論文目錄
 
摘要第1-4頁
abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-15頁
  1.1 課題研究背景及意義第8-10頁
  1.2 國內外研究現狀第10-13頁
    1.2.1 基于相關濾波的目標跟蹤算法第10-11頁
    1.2.2 基于深度學習的目標跟蹤算法第11-13頁
  1.3 本文的主要工作第13-15頁
    1.3.1 本文的研究內容第13-14頁
    1.3.2 本文的組織安排第14-15頁
第2章 相關工作基礎第15-26頁
  2.1 相關濾波跟蹤框架的基礎理論第15-17頁
    2.1.1 相關濾波框架的主要流程第15-16頁
    2.1.2 邊界效應第16-17頁
  2.2 深度學習的目標跟蹤框架相關理論第17-21頁
    2.2.1 VGG網絡第17-19頁
    2.2.2 遷移學習第19-20頁
    2.2.3 邊框回歸第20-21頁
  2.3 與本文工作相關的目標跟蹤算法第21-25頁
    2.3.1 空間正則化相關濾波(SRDCF)算法第21-22頁
    2.3.2 基于多域卷積神經網絡(MDNet)的目標跟蹤算法第22-24頁
    2.3.3 基于結構感知網絡(SANet)目標跟蹤算法第24-25頁
  2.4 本章小結第25-26頁
第3章 結合位置先驗的多域卷積神經網絡目標跟蹤第26-39頁
  3.1 引言第26-27頁
  3.2 MDNet算法和SRDCF算法的優缺點對比第27-28頁
  3.3 本章算法第28-32頁
    3.3.1 本章跟蹤算法框架第28-29頁
    3.3.2 置信度閾值第29-30頁
    3.3.3 樣本偏離度計算第30-31頁
    3.3.4 算法更新第31頁
    3.3.5 算法實現總體步驟第31-32頁
  3.4 實驗結果與分析第32-37頁
    3.4.1 定量分析(OTB-100 數據集)第33-34頁
    3.4.2 定量分析(VOT-2016 數據集)第34-36頁
    3.4.3 定性分析第36-37頁
    3.4.4 時間效率分析第37頁
  3.5 本章小結第37-39頁
第4章 結合改進DSST和 ROI-Align的 MDNet跟蹤算法第39-53頁
  4.1 引言第39頁
  4.2 本章算法第39-46頁
    4.2.1 算法流程第40頁
    4.2.2 FastNet網絡及網絡更新策略第40-44頁
    4.2.3 改進的DSST第44-45頁
    4.2.4 算法總體步驟第45-46頁
  4.3 實驗結果與分析第46-51頁
    4.3.1 定量分析第47-50頁
    4.3.2 定性分析第50-51頁
    4.3.3 時間效率分析第51頁
  4.4 本章小結第51-53頁
第5章 總結與展望第53-55頁
  5.1 本文工作總結第53頁
  5.2 未來工作展望第53-55頁
參考文獻第55-61頁
碩士期間發表的學術論文和參與的科研項目第61-62頁
一、發表的學術論文第61頁
二、參與的科研項目第61-62頁
致謝第62-63頁

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目標跟蹤 多域卷積神經網絡 ROI-Align 相關濾波 PSR
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