深度卷积网络哈希编码的图像检索算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第14-28页 |
| 2.1 基于内容的图像检索概述 | 第14-18页 |
| 2.2 哈希算法概述 | 第18-21页 |
| 2.3 卷积神经网络概述 | 第21-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于多任务学习的深度哈希图像检索算法 | 第28-44页 |
| 3.1 总体结构 | 第28页 |
| 3.2 卷积子网络 | 第28-29页 |
| 3.3 损失函数设计 | 第29-34页 |
| 3.4 训练策略 | 第34-37页 |
| 3.5 实验与分析 | 第37-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于多尺度融合池化的深度哈希图像检索算法 | 第44-54页 |
| 4.1 空间金字塔池化 | 第44-45页 |
| 4.2 多尺度融合池化 | 第45-47页 |
| 4.3 总体框架 | 第47-48页 |
| 4.4 深度残差网络 | 第48-49页 |
| 4.5 实验与分析 | 第49-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 (攻读硕士期间发表论文目录) | 第62页 |
