| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 语义分割研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 传统语义分割方法 | 第17页 |
| 1.2.2 基于卷积神经网络的语义分割方法 | 第17-21页 |
| 1.3 本论文的研究目的与主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第2章 语义分割基本原理 | 第22-32页 |
| 2.1 语义分割的目标 | 第22页 |
| 2.2 语义分割的评价标准 | 第22-23页 |
| 2.3 基于卷积神经网络的语义分割方法实现方式 | 第23-31页 |
| 2.3.1 基于卷积神经网络的模型构建 | 第23-27页 |
| 2.3.2 训练数据 | 第27-28页 |
| 2.3.3 损失函数 | 第28-30页 |
| 2.3.4 参数更新 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 去冗余特征的U-Net语义分割模型 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 现有模型的特征融合方式比较与分析 | 第32-43页 |
| 3.2.1 FCN-8s模型特征融合方式 | 第32-38页 |
| 3.2.2 U-Net模型特征融合方式 | 第38-39页 |
| 3.2.3 DeepLabv3+模型特征融合方式 | 第39-43页 |
| 3.3 去冗余特征的U-Net模型 | 第43-45页 |
| 3.3.1 网络结构 | 第43-44页 |
| 3.3.2 Cityscapes 数据集语义分割实验 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于目标检测迁移学习的高效语义分割方法 | 第46-76页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 目标检测迁移学习 | 第47页 |
| 4.3 基于目标检测迁移学习的语义分割网络结构 | 第47-49页 |
| 4.4 改进版Focal Loss减缓样本非均衡 | 第49-52页 |
| 4.5 基于多形态卷积模块的高层特征融合 | 第52-54页 |
| 4.6 本章各模型在Cityscapes数据集实验结果对比与分析 | 第54-61页 |
| 4.6.1 不同 Focal Loss 对比实验 | 第54-55页 |
| 4.6.2 目标检测与图像分类迁移学习对比实验 | 第55页 |
| 4.6.3 本章各模型在Cityscapes测试集表现对比 | 第55-56页 |
| 4.6.4 Cityscapes粗糙标注数据集微调 | 第56-61页 |
| 4.7 夜晚城市街道场景实验 | 第61-68页 |
| 4.7.1 夜晚街道场景数据集测试 | 第61-62页 |
| 4.7.2 基于循环生成对抗网络的风格迁移 | 第62-68页 |
| 4.8 VOC2012 数据集语义分割实验 | 第68-71页 |
| 4.9 Helen 数据集语义分割实验 | 第71-73页 |
| 4.10 本章小结 | 第73-76页 |
| 第5章 基于多层次卷积模块的快速语义分割 | 第76-96页 |
| 5.1 引言 | 第76-77页 |
| 5.2 基于多层次卷积模块的轻量化网络 | 第77-79页 |
| 5.3 Cityscapes数据集实验结果与分析 | 第79-85页 |
| 5.3.1卷积模块对比实验 | 第80-81页 |
| 5.3.2 ImageNet迁移学习 | 第81-82页 |
| 5.3.3 Cityscapes粗糙标注数据集微调与结果 | 第82-85页 |
| 5.4 Cam Vid 数据集语义分割实验 | 第85-87页 |
| 5.5 Kitti 数据集语义分割实验 | 第87-88页 |
| 5.6 实时人体分割 | 第88-94页 |
| 5.6.1 Cityscapes数据集人体分割训练 | 第88-90页 |
| 5.6.2 样本有偏性与联合训练 | 第90-92页 |
| 5.6.3 人体分割实际场景测试 | 第92-94页 |
| 5.7 本章小结 | 第94-96页 |
| 第6章 基于嵌入式平台Xavier的语义分割实现与应用 | 第96-108页 |
| 6.1 引言 | 第96页 |
| 6.2 Jetson AGX Xavier平台介绍 | 第96-97页 |
| 6.3 语义分割模型在Xavier平台上的实现 | 第97-99页 |
| 6.3.1 基于目标检测迁移学习的语义分割模型在Xavier平台的实现 | 第97-98页 |
| 6.3.2 基于多层次卷积模块的语义分割模型在Xavier平台的实现 | 第98-99页 |
| 6.4 基于语义分割的人脸风格迁移在嵌入式平台的应用 | 第99-107页 |
| 6.4.1 人脸数据收集 | 第99-100页 |
| 6.4.2 基于多层次卷积模块的人脸部件分割模型 | 第100-101页 |
| 6.4.3 基于多层次卷积模块的人脸生成模型 | 第101-106页 |
| 6.4.4 人脸风格迁移在Xavier平台上的实现 | 第106-107页 |
| 6.5 本章小结 | 第107-108页 |
| 第7章 总结与展望 | 第108-112页 |
| 7.1 总结 | 第108-109页 |
| 7.2 展望 | 第109-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第122页 |
