基于目标的图像检索关键技术研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 目标检测研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 相似性度量研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 目标检测与相似性度量相关技术综述 | 第17-28页 |
| 2.1 目标检测 | 第17-25页 |
| 2.1.1 深度卷积网络 | 第17-20页 |
| 2.1.2 窗口选择 | 第20-22页 |
| 2.1.3 窗口边界回归 | 第22-24页 |
| 2.1.4 非极大值抑制 | 第24-25页 |
| 2.2 相似性度量 | 第25-27页 |
| 2.2.1 传统度量方法 | 第25-26页 |
| 2.2.2 基于哈希编码的度量方法 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于特征金字塔的多尺度全卷积目标检测 | 第28-45页 |
| 3.1 多尺度全卷积目标检测网络 | 第28-35页 |
| 3.1.1 网络结构 | 第29-31页 |
| 3.1.2 特征金字塔与侧连接 | 第31-32页 |
| 3.1.3 多尺度全卷积 | 第32-33页 |
| 3.1.4 网络训练策略与代价函数 | 第33-35页 |
| 3.2 目标检测后处理 | 第35-38页 |
| 3.2.1 非极大值抑制 | 第35-36页 |
| 3.2.2 目标包围盒位置精修 | 第36-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.3.1 实验配置 | 第38-39页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第39-40页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于非线性哈希编码的相似性度量 | 第45-59页 |
| 4.1 非线性哈希编码 | 第45-50页 |
| 4.1.1 编码模块 | 第45-46页 |
| 4.1.2 哈希编码生成 | 第46-50页 |
| 4.2 相似图像检索算法 | 第50-54页 |
| 4.2.1 粗略检索 | 第51-52页 |
| 4.2.2 精细检索 | 第52-54页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 4.3.1 实验配置 | 第54-55页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第55页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 面向绘画的智能图像检索原型系统 | 第59-66页 |
| 5.1 检索系统框架 | 第59-62页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第62-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66-67页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
