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基于深度神经网络的图像描述系统设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外发展概况第10-13页
    1.3 本文主要工作第13-15页
2 关键技术分析第15-25页
    2.1 词向量与语言模型第15-17页
    2.2 文本序列生成模型第17-22页
    2.3 Inception-ResNet-v2图像分类模型第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
3 图像语音描述系统需求分析第25-32页
    3.1 用户需求分析第25-26页
    3.2 功能需求分析第26-28页
    3.3 性能需求分析第28-31页
    3.4 本章小结第31-32页
4 图像语音描述系统设计第32-47页
    4.1 自动图像语音描述系统架构设计第32-34页
    4.2 图像描述生成模块设计第34-40页
    4.3 系统移动端模块设计第40-44页
    4.4 服务保障模块设计第44-46页
    4.5 本章小结第46-47页
5 图像语音描述系统实现第47-60页
    5.1 系统实现的环境第47-48页
    5.2 图像描述生成模块实现第48-52页
    5.3 移动端功能模块实现第52-57页
    5.4 服务保障模块实现第57-59页
    5.5 本章小结第59-60页
6 图像语音描述系统测试第60-67页
    6.1 图像描述准确性测试第60-64页
    6.2 客户端性能测试第64-65页
    6.3 系统整体测试第65-67页
7 总结与展望第67-69页
    7.1 全文总结第67-68页
    7.2 展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页

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