基于深度学习的类别敏感型边缘检测模型设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 边缘检测相关技术 | 第13-25页 |
| 2.1 边缘检测性能评价指标 | 第13-15页 |
| 2.2 典型传统边缘检测 | 第15-17页 |
| 2.3 深度学习边缘检测 | 第17-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 类别敏感型边缘检测模型设计 | 第25-41页 |
| 3.1 模型提出的动机 | 第25页 |
| 3.2 现有模型问题分析 | 第25-27页 |
| 3.3 模型总体结构设计 | 第27-29页 |
| 3.4 模型内部详细设计 | 第29-40页 |
| 3.5 与CASENet模型对比 | 第40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 实验 | 第41-56页 |
| 4.1 实验环境及数据集介绍 | 第41-42页 |
| 4.2 深度学习框架选取 | 第42-43页 |
| 4.3 具体实验细节 | 第43-45页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第45-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
