基于深度学习的图像数据清洗方法研究

摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
第1章 绪论	第9-15页
1.1 研究背景	第9-11页
1.2 研究现状分析	第11-12页
1.3 本文组织结构	第12-15页
第2章 深度学习基础与图像数据清洗	第15-21页
2.1 人工神经网络	第15-16页
2.2 卷积神经网络	第16-18页
2.3 深度学习框架	第18-19页
2.4 图像数据集清洗	第19-20页
2.5 本章小结	第20-21页
第3章 图像清洗方法及实验结果分析	第21-31页
3.1 图像数据集的问题描述	第21-23页
3.2 图像数据集质量的评价指标	第23页
3.3 低识别率图像数据清洗	第23-25页
3.4 少数类别图像数据清洗	第25-26页
3.5 清洗方法的整体步骤	第26页
3.6 实验结果分析	第26-30页
3.6.1 基于AlexNet的图像数据清洗	第27-28页
3.6.2 基于GoogLeNet的图像数据清洗	第28-30页
3.7 本章小结	第30-31页
第4章 植物花卉识别系统的设计与实现	第31-37页
4.1 系统概述	第31页
4.2 获取每类数据最佳代表图	第31-32页
4.3 服务端系统实现	第32-34页
4.4 Android手机客户端实现	第34-36页
4.5 本章小结	第36-37页
结论	第37-39页
参考文献	第39-43页
攻读硕士学位期间获得的科研成果	第43-45页
致谢	第45-46页