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基于神经网络的多分区图像自动标注算法的研究与设计

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 引言第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.3 本文做的主要研究内容及科技创新点第16-17页
    1.4 本文内容的组织结构安排第17-18页
第二章 相关知识简介第18-24页
    2.1 神经网络第18-19页
        2.1.1 神经元第18-19页
        2.1.2 激活函数第19页
    2.2 卷积神经网络第19-21页
        2.2.1 卷积第19-20页
        2.2.2 池化层第20-21页
    2.3 循环神经网络第21-24页
第三章 多分区图像标注算法的研究第24-39页
    3.1 基本思想第24页
    3.2 方案详细设计第24-38页
        3.2.1 卷积神经网络第24-27页
        3.2.2 定位层第27-29页
        3.2.3 非极大值抑制算法第29-30页
        3.2.4 在特征图和原始图像中进行坐标映射的方法第30-32页
        3.2.5 识别网络第32-33页
        3.2.6 神经网络语言模型第33-35页
        3.2.7 损失函数第35-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第四章 实验与结果第39-46页
    4.1 数据集第39-40页
    4.2 预处理第40页
    4.3 训练方法第40-41页
    4.4 测试结果第41-46页
第五章 总结与展望第46-48页
    5.1 总结第46页
    5.2 未来工作第46-48页
参考文献第48-54页
致谢第54-55页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第55页

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