基于上下文的目标检测算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 本文工作 | 第15页 |
| 1.3 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 研究现状 | 第17-31页 |
| 2.1 传统目标检测算法 | 第17-22页 |
| 2.1.1 LBP | 第17-18页 |
| 2.1.2 Haar-like | 第18-20页 |
| 2.1.3 HOG | 第20-22页 |
| 2.2 深度学习目标检测算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 基于区域提名方法 | 第22-26页 |
| 2.2.2 基于端到端方法 | 第26-27页 |
| 2.3 基于上下文的目标检测研究 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于LBP的目标检测改进算法 | 第31-41页 |
| 3.1 圆形LBP和旋转不变LBP | 第31-32页 |
| 3.2 基于LBP的改进算法 | 第32-35页 |
| 3.3 分类器 | 第35-37页 |
| 3.4 实验与分析 | 第37-39页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第37页 |
| 3.4.2 实验比较与分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于YOLOv2的目标检测改进算法 | 第41-55页 |
| 4.1 YOLO和YOLOv2 | 第41-44页 |
| 4.2 基于YOLOv2的改进算法 | 第44-46页 |
| 4.3 窗口合并 | 第46-48页 |
| 4.4 实验与分析 | 第48-53页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第48页 |
| 4.4.2 评价标准 | 第48-49页 |
| 4.4.3 实验比较与分析 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-59页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 进一步工作 | 第56-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 简历与科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
