| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 相关技术知识 | 第17-27页 |
| 2.1 深度模型 | 第17-21页 |
| 2.1.1 无分支模型 | 第17-20页 |
| 2.1.2 堆叠模型 | 第20-21页 |
| 2.2 迁移学习 | 第21-23页 |
| 2.3 多任务学习 | 第23页 |
| 2.4 性能评价指标 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于深度模型迁移的细粒度图像分类 | 第27-45页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 深度模型迁移总体框架 | 第28-29页 |
| 3.3 深度模型选择 | 第29页 |
| 3.4 预训练与迁移训练 | 第29-32页 |
| 3.4.1 预训练 | 第29-30页 |
| 3.4.2 迁移训练 | 第30-32页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第32-39页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第32-33页 |
| 3.5.2 预训练结果与分析 | 第33页 |
| 3.5.3 数据集以及预处理 | 第33-35页 |
| 3.5.4 迁移训练结果与分析 | 第35-39页 |
| 3.6 花卉图像数据实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.6.1 花卉图像深度特征可视化 | 第40页 |
| 3.6.2 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.6.3 视觉分类结果与分析 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于外部数据增广的花卉图像分类 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于网络爬虫的外部数据增广 | 第45-52页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第46-47页 |
| 4.2.2 数据爬取 | 第47-50页 |
| 4.2.3 数据筛选 | 第50-52页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 4.3.1 数据筛选结果与分析 | 第52-55页 |
| 4.3.2 迁移训练结果与分析 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于B/S架构的花卉图像分类系统的设计与实现 | 第59-67页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第59-60页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第60页 |
| 5.3 系统实现 | 第60-65页 |
| 5.3.1 模型及环境选择 | 第60-63页 |
| 5.3.2 系统操作演示 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第75-76页 |