基于深度学习的场景识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 深度学习研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 场景识别的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 技术难点 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要工作和章节内容 | 第15-17页 |
| 1.4.1 本文主要工作与创新点 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 场景识别相关算法 | 第17-27页 |
| 2.1 BoF的场景识别方法 | 第17-22页 |
| 2.2 深度学习的场景识别方法 | 第22-26页 |
| 2.3 总结 | 第26-27页 |
| 第三章 混合深度场景识别技术 | 第27-45页 |
| 3.1 引言 | 第27-29页 |
| 3.2 混合深度结构的场景识别框架 | 第29页 |
| 3.3 混合深度结构的场景识别技术 | 第29-38页 |
| 3.3.1 图像块标准化 | 第29-30页 |
| 3.3.2 深度直连卷积自编码特征 | 第30-34页 |
| 3.3.3 Fisher编码与深度网络混合判别 | 第34-35页 |
| 3.3.4 数据集的扩充 | 第35-38页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第38-44页 |
| 3.4.1 实验参数设置 | 第39页 |
| 3.4.2 对比实验及分析 | 第39-44页 |
| 3.5 总结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于类别显著性的多任务场景识别技术 | 第45-61页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 基于类别显著性的多任务场景识别框架 | 第46-47页 |
| 4.3 基于类别显著性的多任务场景识别技术 | 第47-55页 |
| 4.3.1 重构场景显著图像 | 第47-52页 |
| 4.3.2 网络结构 | 第52-55页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第55-60页 |
| 4.4.1 实验参数及设置 | 第55页 |
| 4.4.2 训练结果 | 第55-57页 |
| 4.4.3 对比实验分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
