| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 基于语义的图像检索的背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 基于语义的图像检索的研究现状和发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于语义的图像检索的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于语义的图像检索的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于深度卷积神经网络的语义图像检索概述 | 第17-37页 |
| 2.1 卷积神经网络 | 第17页 |
| 2.2 卷积神经网络结构与优化 | 第17-24页 |
| 2.2.1 神经元和连接 | 第19-20页 |
| 2.2.2 前向传播和后向传播算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 随机梯度下降法 | 第21-23页 |
| 2.2.4 局部连接和权重共享 | 第23-24页 |
| 2.3 池化优化 | 第24-25页 |
| 2.3.1 池化 | 第24页 |
| 2.3.2 Mixed池化 | 第24页 |
| 2.3.3 Stochastic池化 | 第24-25页 |
| 2.3.4 Spectral池化 | 第25页 |
| 2.3.5 Spatial Pyramid池化 | 第25页 |
| 2.3.6 Multi-scale Orderless池化 | 第25页 |
| 2.4 激活函数优化 | 第25-28页 |
| 2.4.1 ReLU | 第26页 |
| 2.4.2 LeaklyReLU | 第26页 |
| 2.4.3 ParametricReLU | 第26页 |
| 2.4.4 RandomizedReLU | 第26-27页 |
| 2.4.5 ELU | 第27-28页 |
| 2.4.6 Maxout | 第28页 |
| 2.4.7 Probout | 第28页 |
| 2.5 损失函数 | 第28-30页 |
| 2.5.1 HingeLoss | 第28-29页 |
| 2.5.2 Softmaxloss | 第29页 |
| 2.5.3 ContrasiveLoss | 第29-30页 |
| 2.6 正则化 | 第30页 |
| 2.6.1 Dropout | 第30页 |
| 2.6.2 DropoutConnect | 第30页 |
| 2.7 优化 | 第30-32页 |
| 2.7.1 权重初始化 | 第31-32页 |
| 2.7.2 随机梯度下降 | 第32页 |
| 2.7.3 批量归一化 | 第32页 |
| 2.8 卷积神经网络的应用 | 第32-36页 |
| 2.8.1 图像分类 | 第33-34页 |
| 2.8.2 目标检测 | 第34-35页 |
| 2.8.3 对象追踪 | 第35页 |
| 2.8.4 姿势估计 | 第35-36页 |
| 2.9 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于语义的图像检索框架 | 第37-52页 |
| 3.1 图像语义特征提取网络 | 第38-48页 |
| 3.1.1 图像预处理 | 第38-40页 |
| 3.1.2 语义提取网络的结构设计 | 第40-41页 |
| 3.1.3 卷积层与多层感知器卷积层 | 第41-43页 |
| 3.1.4 池化层与局部响应归一化 | 第43-44页 |
| 3.1.5 激活函数 | 第44-45页 |
| 3.1.6 损失函数 | 第45-46页 |
| 3.1.7 多层级的图像语义特征提取结构 | 第46-48页 |
| 3.2 语义特征的提取与降维 | 第48-49页 |
| 3.3 基于语义的图像检索过程 | 第49-51页 |
| 3.3.1 图像语义特征处理 | 第49-50页 |
| 3.3.2 图像语义相似度计算 | 第50-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于语义的图像检索框架测试和分析 | 第52-69页 |
| 4.1 数据集和度量标准 | 第52-54页 |
| 4.1.1 数据集介绍 | 第52-53页 |
| 4.1.2 基于语义的图像检索度量标准 | 第53-54页 |
| 4.2 整体性能测试 | 第54-58页 |
| 4.2.1 实验流程 | 第54-57页 |
| 4.2.2 实验结果和分析 | 第57-58页 |
| 4.3 网络性能测试 | 第58-67页 |
| 4.3.1 基于GoogLeNet网络的语义检索 | 第58-65页 |
| 4.3.2 基于VGGNet网络的语义检索 | 第65-66页 |
| 4.3.3 语义特征提取过程中，参数的影响 | 第66-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第78-79页 |