| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 课题的技术背景 | 第9-10页 |
| 1.3 目标检测技术的发展 | 第10-13页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 开发环境搭建 | 第14-19页 |
| 2.1 关于TensorFlow | 第14-15页 |
| 2.2 开发环境配置 | 第15-19页 |
| 第三章 目标检测技术 | 第19-27页 |
| 3.1 SSD(SingleShotMultiBoxDetector)模型 | 第19-25页 |
| 3.1.1 SSD网络模型结构 | 第21-23页 |
| 3.1.2 SSD训练 | 第23-25页 |
| 3.2 难分样本挖掘 | 第25-27页 |
| 第四章 模型制作与训练 | 第27-50页 |
| 4.1 制作训练数据集 | 第27-30页 |
| 4.2 SSD模型的改进 | 第30-48页 |
| 4.2.1 改进SSD的基础网络 | 第30-36页 |
| 4.2.2 以K-Means聚类设定defaultbox | 第36-40页 |
| 4.2.3 改进featuremap金字塔 | 第40-48页 |
| 4.3 训练和保存模型 | 第48-50页 |
| 第五章 Android程序设计 | 第50-57页 |
| 5.1 编译生成动依赖库 | 第50页 |
| 5.2 摄像头采集图像 | 第50-52页 |
| 5.3 加载并调用模型 | 第52-53页 |
| 5.4 显示检测结果 | 第53-54页 |
| 5.5 播放检测提示音 | 第54-57页 |
| 第六章 测试与分析 | 第57-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-68页 |
| 7.1 总结 | 第64-65页 |
| 7.2 展望 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |