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基于图像处理的糖尿病孕妇饮食能量采集与分析系统

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 妊娠糖尿病简介第9页
    1.2 研究背景及意义第9-11页
    1.3 国内外研究现状第11-13页
    1.4 课题研究内容第13-15页
第2章 基于区域的卷积神经网络的相关方法第15-33页
    2.1 卷积神经网络第15-18页
    2.2 目标检测理论第18-19页
    2.3 基于区域的卷积神经网络第19-32页
        2.3.1 RCNN第19-23页
        2.3.2 SPP-Net第23-25页
        2.3.3 FastRCNN第25-29页
        2.3.4 FasterRCNN第29-31页
        2.3.5 多标签图像分类任务的评价方法第31-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 系统的分析与设计第33-41页
    3.1 系统概述第33页
    3.2 系统设计第33-38页
    3.3 系统的开发和运行环境第38-39页
    3.4 本章小结第39-41页
第4章 食物图像识别及能量转化方法研究第41-48页
    4.1 采集图像数据集第41-43页
    4.2 基于FasterRCNN的菜品图像识别方法第43-46页
        4.2.1 图像归一化第43页
        4.2.2 构建VOC2007数据集第43-46页
        4.2.3 训练RPN网络第46页
        4.2.4 训练ROI分类网络第46页
    4.3 食物能量转化方法第46-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第5章 实验及结果分析第48-54页
    5.1 RPN网络训练结果分析第48页
    5.2 ROI分类网络训练结果分析第48-49页
    5.3 识别错误示例分析第49-52页
        5.3.1 识别结果分析第50-51页
        5.3.2 缺少目标物体第51-52页
    5.4 实验结果第52-53页
    5.5 本章小结第53-54页
第6章 结论第54-55页
参考文献第55-59页
在学研究成果第59-60页
致谢第60页

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