基于深度学习的足球场关键点检测
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状与对比 | 第12-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 关键点检测领域相关工作 | 第19-33页 |
| 2.1 深度学习与卷积神经网络 | 第19-26页 |
| 2.1.1 深度学习 | 第19-22页 |
| 2.1.2 卷积神经网络 | 第22-25页 |
| 2.1.3 卷积神经网络训练关键技术 | 第25-26页 |
| 2.2 关键点检测主流方法 | 第26-29页 |
| 2.2.1 级联网络和关键点热图 | 第26-28页 |
| 2.2.2 Ground Truth构建 | 第28-29页 |
| 2.3 生成对抗网络 | 第29-33页 |
| 第三章 足球球场关键点检测模型建立 | 第33-51页 |
| 3.1 足球比赛数据集介绍 | 第33-35页 |
| 3.1.1 数据的收集 | 第33-34页 |
| 3.1.2 数据的标注 | 第34-35页 |
| 3.2 关键点检测模型的建立 | 第35-46页 |
| 3.2.1 模型整体预览 | 第35-36页 |
| 3.2.2 关键点热图检测部分 | 第36-42页 |
| 3.2.3 Heatmap回归模型的建立 | 第42-45页 |
| 3.2.4 特征融合 | 第45-46页 |
| 3.3 对抗学习的训练方法 | 第46-51页 |
| 3.3.1 关键点热图检测部分 | 第46页 |
| 3.3.2 Heatmap回归网络 | 第46-51页 |
| 第四章 足球球场关键点检测模型的实验与分析 | 第51-59页 |
| 4.1 数据增强和数据预处理 | 第51-52页 |
| 4.2 关键点检测的度量标准 | 第52-53页 |
| 4.3 实验环境的搭建和训练 | 第53-55页 |
| 4.3.1 硬件设施基础 | 第53页 |
| 4.3.2 软件条件建立 | 第53-54页 |
| 4.3.3 第一级网络的训练 | 第54-55页 |
| 4.3.4 特征融合的实验 | 第55页 |
| 4.3.5 第二级网络的训练 | 第55页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
