| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 卷积神经网络设计简介 | 第15-37页 |
| 2.1 卷积神经网络的基本组件 | 第15-17页 |
| 2.2 卷积神经网络的改进 | 第17-35页 |
| 2.2.1 卷积层 | 第17-20页 |
| 2.2.2 池化层 | 第20-21页 |
| 2.2.3 激活函数 | 第21-24页 |
| 2.2.4 损失函数 | 第24-28页 |
| 2.2.5 正则化 | 第28-29页 |
| 2.2.6 优化 | 第29-33页 |
| 2.2.7 加速方法 | 第33-35页 |
| 2.3 应用 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于FasterRCNN的行人检测方法 | 第37-49页 |
| 3.1 FasterRCNN介绍 | 第37-48页 |
| 3.1.1 数据集(Dataset) | 第38页 |
| 3.1.2 特征提取网络(Extractor) | 第38-41页 |
| 3.1.3 区域生成网络(RPN) | 第41-48页 |
| 3.2 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于Coarse-to-fine的行人检测方法 | 第49-59页 |
| 4.1 Coarse网络结构设计 | 第49-54页 |
| 4.1.1 网络结构 | 第50页 |
| 4.1.2 网络输出 | 第50-53页 |
| 4.1.3 损失函数设计 | 第53-54页 |
| 4.2 Fine网络设计 | 第54页 |
| 4.3 实验设计 | 第54-57页 |
| 4.3.1 数据集 | 第54-55页 |
| 4.3.2 训练过程 | 第55页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.3.4 计算复杂度分析 | 第57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 利用语义分割信息改进行人检测性能 | 第59-73页 |
| 5.1 网络架构 | 第59-62页 |
| 5.1.1 区域生成网络 | 第60页 |
| 5.1.2 二分类网络 | 第60-61页 |
| 5.1.3 语义分割融合层 | 第61-62页 |
| 5.2 实验设计 | 第62-72页 |
| 5.2.1 数据集 | 第63-64页 |
| 5.2.2 训练过程 | 第64页 |
| 5.2.3 实验结果 | 第64-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第82页 |