目标检测网络SSD的区域候选框的设置问题研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 基于深度学习的目标检测 | 第18-32页 |
| 2.1 基于深度学习的经典方法 | 第18-19页 |
| 2.2 端对端深度学习目标检测 | 第19-30页 |
| 2.2.1 RPN网络 | 第20-23页 |
| 2.2.2 SSD网络 | 第23-25页 |
| 2.2.3 区域候选框和感受域关系 | 第25-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 SSD区域候选框的设置分析 | 第32-66页 |
| 3.1 目标检测网络SSD的检测思想 | 第32-43页 |
| 3.2 多任务损失函数 | 第43-48页 |
| 3.3 区域候选框的设置 | 第48-53页 |
| 3.3.1 区域候选框 | 第48-51页 |
| 3.3.2 框的设置 | 第51-53页 |
| 3.4 SSD网络的VOC数据集实验分析 | 第53-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 应用实例 | 第66-80页 |
| 4.1 车辆检测数据集的分布 | 第66-69页 |
| 4.2 检测网络性能评价标准 | 第69-71页 |
| 4.3 候选框在单类车辆数据集上的设置 | 第71-76页 |
| 4.4 实验仿真及分析 | 第76-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第五章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-89页 |
