基于卷积神经网络的图像语义分割算法研究

摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
1 绪论	第9-16页
1.1 课题的研究背景及研究意义	第9-10页
1.2 国内外的研究现状	第10-14页
1.3 论文的主要工作与结构安排	第14-16页
2 基于卷积神经网络的经典语义分割方法	第16-29页
2.1 引言	第16-17页
2.2 卷积神经网络	第17-21页
2.3 语义分割的经典方法	第21-23页
2.4 实验分析及结果讨论	第23-28页
2.5 本章小结	第28-29页
3 基于多尺度池化策略的语义分割方法	第29-40页
3.1 引言	第29-30页
3.2 基于多尺度池化的检测算法的研究	第30-31页
3.3 多尺度输入与多尺度池化策略	第31-35页
3.4 实验分析与结果讨论	第35-39页
3.5 本章小结	第39-40页
4 集成条件随机场的反卷积网络语义分割方法	第40-56页
4.1 引言	第40-41页
4.2 反卷积网络	第41-42页
4.3 条件随机场	第42-45页
4.4 条件随机场和反卷积网络的联合训练	第45-48页
4.5 实验分析与结果讨论	第48-55页
4.6 本章小结	第55-56页
5 总结与展望	第56-58页
5.1 本文的主要贡献与创新点	第56-57页
5.2 工作展望	第57-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62-63页
附录	第63页